가속화 된 혁신 속도는 지난 몇 년 동안 비즈니스 리더들에게 채찍질을 주었고, 시장에 나오는 새로운 능력의 혼란을 따라 잡는 것은 어려운 일이었습니다. 회사가 게임보다 앞서 있다고 생각할 때 새로운 발표는 관심을 끄고 진행을 탈선시킬 것을 위협합니다. 이로 인해 C-Suite는 디지털 전략으로 장기적으로 생각하고 지속 가능한 혁신을위한 능력을 강화하게되었습니다.
지속 가능한 혁신의 개념은 지속 가능성 자체 (종종 기후 영향을 다루는)와 다르며, 신흥 기술이 올바른 생태계가 번성해야한다는 인식입니다. 다시 말해, 디지털 혁신은 현재 사용 가능한 기술을 습득하는 것뿐만 아니라 다음 기술을 습득 할 수있는 강력한 데이터 기반을 설립하는 것입니다. 이 기초는 혁신 자체의 근본이며 회사는 AI Baked-In과 함께 분석 모델을 구축하여 변화를 유발하는 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 이런 종류의 환경은 종종“빠르게 실패한 원칙의 원리에 대한 기원입니다. 빨리 배우십시오.” 팀이 새로운 아이디어를 실험하고 테스트 할 수있는 공간을 제공하기 때문입니다.
AI와 Genai 주변의 과대 광고가 실험에서 실행으로 바뀌면서 회사는 시간의 테스트를 견딜 수 있도록 액세스하고 구성하며 체계화되는 강력하고 잘 구축 된 데이터 계층을 만들어 미래의 투자를 방지하고 있습니다.
데이터 격차 해결
더 섹시한 고객 대면 기술은 모든 헤드 라인을 잡는 경향이 있지만 AI/Genai의 실제 공동 작업 인 장면 뒤의 데이터 분석입니다. 대부분의 리더는 지금까지 이것을 이해하지만 AI 프로그램과 데이터 수집 노력은 여전히 서로 평행하게 실행될 수 있으며, 여기서 데이터는 AI 프로그램에 공급되기 전에 한 위치에서 대량으로 대량으로 제공됩니다. 데이터 프로그램과 AI/Genai 프로세스를 두 가지 별도의 이니셔티브로 보는 대신 데이터를 올바르게 배열하고 소비 할 준비가되도록 두 가지 노력이 연결되어야합니다. 즉, 막대한 양의 데이터가있을 수 있지만 리더는 AI 프로젝트를 추진하는 데 쉽게 사용할 수있는 양을 고려해야합니다. 현실은 그다지 많지 않습니다. 어떤면에서 조직은 데이터와 AI를 차별화하여 노력을 복제하고 있으며,이를 더 가깝게 정렬하는 것은 효율성 향상, 비용 절감 및 운영 간소화 측면에서 핵심 차별화 요소가 될 수 있습니다.
BCG에 따르면처음부터 데이터와 AI 프로그램을 통합하는 데 시간을 투자 한 회사는 동료들에 비해 큰 성장을 경험했습니다. 결국, 회사는 먼저 데이터를 수정하지 않고 AI 개발을 가질 수 없으며, 리더는보다 성숙한 기능을 사용하여 더 나은 차별화되고 변형 적으로 데이터 및 AI의 사용을 채택하여 팩에서 벗어나고 있습니다. 결과적으로 데이터를 AI 개발에 연결 한 회사는 데이터 및 AI의 Laggards보다 비즈니스 전반에 걸쳐 4 배 더 많은 사용 사례가 확장되고 채택되었으며, 구현하는 각 사용 사례에 대해 평균 재무 영향은 5 배 더 큽니다.
데이터 재단을 강화하려면 몇 가지 주요 질문을 시작하십시오.
데이터 (현장 또는 클라우드 마이그레이션이든)를 들어 올리고 전환하는 기능은 AI-Ready를 만드는 것과 다릅니다. 데이터를 소비 할 준비를하려면 (즉, AI-Insight에 대해 분석 할 수 있음) 회사는 먼저 몇 가지 중요한 질문을 고려해야합니다.
- 우리의 데이터는 특정 비즈니스 결과와 어떻게 일치합니까? AI 모델은 효과적이기 위해서는 선별되고 관련성이 있으며 상황에 맞는 데이터가 필요합니다. 초기 단계에서 회사는 사고 방식을 데이터 수집/저장 방식에서 특정 기능 내에서 AI 중심 의사 결정에 사용하는 방법으로 사고 방식을 전환해야합니다. 회사가 데이터를 저장하고 구성하는 동안 특정 사용 사례를 건축 할 때 AI, Genai 또는 또는 새로운 프로세스를 개발할 때 더 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 에이전트 AI.
- 우리의 방향으로 어떤 장애물이 있습니까? 언제 맥킨지 전 세계 산업 분야에서 100 명의 C-SUITE 리더를 조사했으며, 거의 50%가 디지털 및 분석 변환으로 인한 위험을 이해하기가 어려웠습니다. 결과 생산을 시작하기 위해 서두르면 기업은 종종 속도를위한 전략을 희생 할 수 있습니다. 대신, 리더는 모든 각도를 신중하게 연구하고 미래를 생각하며 위험의 잠재력을 완화해야합니다.
- 효율성 향상을 위해 데이터를 최적화 할 수있는 방법은 무엇입니까? 데이터의 필요성이 강화됨에 따라 관리자가 눈을 멀게하고 자체 부서에만 집중하는 것이 일반적입니다. 이러한 유형의 미사 사고는 데이터 중복성과 데이터 재수 속도가 느리게 이어 지므로 기업은 처음부터 교차 기능 통신 및 협업의 우선 순위를 정해야합니다.
강력한 데이터 재단 개발을위한 4 가지 모범 사례
오늘날 데이터 계층에 투자하는 회사는 향후 장기 AI 성공을 위해 스스로를 설정하고 있습니다. 다음은 미래의 데이터 전략을 돕기위한 4 가지 모범 사례입니다.
1. 데이터 품질과 거버넌스를 보장합니다
- 데이터 계보, 메타 데이터 관리 및 자동 품질 검사를 설정하십시오
- 더 나은 발견 성과 분류를 위해 AI 기반 데이터 카탈로그를 활용하십시오
- 데이터 관리를 단순화하여 원활한 거버넌스를 보장합니다 구조화되고 구조화되지 않은 데이터머신 러닝 (ML) 모델, 노트북, 대시 보드 및 파일
데이터 품질과 거버넌스를 보장하기 위해 AI를 적극적으로 활용하는 회사의 좋은 예는 수액데이터 관리 제품군 내에 ML 기능을 통합하여 데이터 불일치를 식별하고 수정하여 전체 데이터 품질을 향상시키고 플랫폼에서 강력한 데이터 거버넌스 관행을 유지합니다.
2. 데이터 보안, 개인 정보 및 규정 준수 강화
- 구현하다 제로 트러스트 보안 휴식 및 운송 중에 데이터를 암호화하여
- AI 기반 위협 감지를 사용하여 이상을 식별하고 위반을 방지합니다.
- 같은 글로벌 규정을 준수하십시오 GDPR 및 CCPAAI를 사용하여보고/감사를 자동화합니다
디지털 공급망과 타사 위험 관리에서 혁신적인 일을하는 회사 중 하나는 검은 연. Black Kite의 인텔리전스 플랫폼은 제 3 자 및 공급망에 대한 인텔리전스를 빠르고 비용 효율적으로 제공하여 위험 관리 팀이 쉽게 소비하고 중요한 보안 격차를 해소 할 수있는 단순화 된 대시 보드로 결과를 우선 순위로 지정합니다.
3. 전략적 파트너십을 탐구하십시오
- 자신의 고급 분석 기능을 평가하고 기존 데이터 수행 방식을 연구하십시오.
- AI, 데이터 엔지니어링 및 분석을 하나의 쉽게 관리하는 플랫폼에 통합 할 수있는 파트너를 찾으십시오.
AI 성공을위한 데이터 구조를 도울 수있는 일부 클라우드 기반 파트너 솔루션은 다음과 같습니다. (a) Databricks기존 도구와 통합되고 비즈니스가 데이터/AI (Genai 및 기타 ML 모델 포함)를 구축, 규모 및 관리하는 데 도움이됩니다. 그리고 (b) 눈송이데이터 분석 및 최소한의 대기 시간으로 데이터 세트에 동시에 액세스 할 수있는 플랫폼을 운영합니다.
4. 데이터 중심 문화를 육성하십시오
- 사용하는 셀프 서비스 AI 도구를 구현하여 데이터 액세스를 민주화합니다. 자연어 쿼리 (NLQ) 데이터 통찰력에 액세스 할 수 있도록합니다
- AI & Data Literacy의 업 스킬 직원 및 AI, Genai 및 기타 데이터 거버넌스 프로세스의 팀을 기차
- 데이터 과학자, 엔지니어 및 비즈니스 팀 간의 협업을 장려하여 데이터 공유를 촉진하고보다 전체적인 통찰력을 생성합니다.
AI에 크게 의존하는 데이터 중심 문화를 적극적으로 육성하는 회사의 주요 예는 아마존고객 데이터를 광범위하게 사용하여 제품 권장 사항을 개인화하고 물류를 최적화하며 운영 전반에 걸쳐 정보에 근거한 비즈니스 결정을 내려 데이터를 전략의 중심 기둥으로 만듭니다.
미래를위한 데이터 재단 구축
최근에 따르면 KPMG 조사비즈니스 리더의 67%는 AI가 향후 2 년 안에 비즈니스를 근본적으로 변화시킬 것으로 예상하고 85%는 데이터 품질이 가장 큰 병목 현상이 될 것 같은 느낌이 듭니다. 즉, 스토리지뿐만 아니라 유용성과 효율성에 초점을 맞추는 데이터 자체에 대해 큰 생각을 할 때입니다. 회사는 현재 데이터 기초를 주문함으로써 AI 투자를 미래 방지하고 지속 가능한 지속 가능한 혁신을 위해 자신을 배치 할 수 있습니다.
게시물 회사의 AI 전략을 미래 방지 : 강력한 데이터 재단이 지속 가능한 혁신을위한 방법 먼저 나타났습니다 Unite.ai.