미래의 통화로서, 데이터 수집은 회사에게 친숙한 프로세스입니다. 그러나 이전 기술 및 도구 세트 시대는 비즈니스를 트랜잭션 정보 및 고객 및 콜센터 대화와 같은 단순하고 구조화 된 데이터로 제한했습니다. 거기서부터 브랜드는 감정 분석을 사용하여 고객이 제품이나 서비스에 대해 어떻게 느끼는지 확인할 것입니다.
새로운 AI 도구와 기능은 기업이 넘어갈 수있는 놀라운 기회를 제시합니다. 구조화 된 데이터 복잡하고 구조화되지 않은 데이터 세트를 활용하여 고객에게 더 큰 가치를 해제합니다. 예를 들어, 대형 언어 모델 (LLM)은 인간의 상호 작용을 분석하고 고객 경험 (CX)을 풍부하게하는 중요한 통찰력을 추출 할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 조직이 AI의 힘을 활용하기 전에 AI 통합을 준비하기위한 많은 단계가 있으며, 가장 중요한 (그리고 쉽게 간과되는) 중 하나는 데이터 생태계를 현대화하는 것입니다. 다음은 비즈니스가 데이터 생태계를 AI-Ready로 만들기 위해 활용할 수있는 모범 사례 및 전략 중 일부입니다.
데이터 부동산 마스터
기업은 데이터를 중앙 저장소 또는 데이터 부동산으로 수집하고 구성하여 AI-Ready가되어야합니다. 회사의 데이터 부동산은 모든 데이터를 저장하고 관리하는 인프라이며, 데이터 중심 의사 결정을 내리거나 데이터 자산에 대한 전체적인 관점을 얻는 데 필요한 경우 올바른 사람이 데이터를 쉽게 이용할 수 있도록하는 주요 목표입니다. 불행히도, 대부분의 회사는 레거시 제약, 사일로 된 데이터, 액세스 제어 불량 또는 이유의 조합으로 인해 기존 데이터 부동산을 이해하지 못합니다.
기업이 데이터 부동산에 대한 더 깊은 이해를 얻으려면 통합 생성 AI 오케스트레이션 플랫폼과 같은 AI 솔루션을 제공 할 수있는 파트너와 협력해야합니다. 이러한 플랫폼을 통해 기업은 LLMS, AI-Native Applications, Custom Add-ons 및 가장 중요한 데이터 저장소에서 실험 및 혁신을 서두르는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 안전하고 확장 가능하며 사용자 정의 가능한 AI 워크 벤치 역할을 할 수 있으며, 회사가 데이터 생태계에 대한 이해를 높이고 AI 중심 비즈니스 솔루션을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 부동산에 대한 더 깊은 이해를 갖는 것은 AI 솔루션의 효과를 향상시킬뿐만 아니라 조직이 데이터 보안을 우선시하는 방식으로 AI 도구를보다 책임감있게 사용하는 데 도움이됩니다. AI 기반 프로세스 및 기능 덕분에 데이터가 계속 상세 해지고 보안 요구 사항과의 기술 적합성의 필요성을 강조하고 책임있는 AI 모범 사례.
데이터 거버넌스 및 보안 상승
기업의 데이터 거버넌스 프레임 워크는 AI-Ready가되기 위해 상당한 성형 안면 성형을 겪어야합니다. 데이터 거버넌스 프레임 워크는보다 전통적인 데이터 자산에 중점을 둔 비교적 최근의 발명품입니다. 그러나 오늘날 구조화 된 데이터 외에도 비즈니스는 현재 데이터 거버넌스 프레임 워크가 처리 할 수없는 개인 식별 정보 (PII), 이메일, 고객 피드백 등과 같은 구조화되지 않은 데이터를 사용해야합니다.
또한, 생성 AI (Gen AI)는 데이터 거버넌스 패러다임을 규칙 기반에서 가드 레일로 변경하고 있습니다. 한 번의 성공이나 실패는 특히 통찰력있는 것을 드러내지 않기 때문에 기업은 어려운 규칙에 의존하기보다는 경계를 정의해야합니다. 경계를 정의하고 특정 데이터 세트에서 확률 성공률을 계산 한 다음 해당 매개 변수 내에 출력이 남아 있는지 측정하면 AI 솔루션이 기술적으로 준수되는지 또는 미세 조정이 필요한지 결정할 수 있습니다.
조직은 새로운 데이터 거버넌스 도구, 접근 방식 및 방법론을 구현하고 채택해야합니다. 주요 브랜드 머신 러닝 기술을 사용하여 데이터 거버넌스 및 품질 보증을 자동화합니다.. 특히, 사전에 정책과 임계 값을 설정함으로써, 이들 회사는 데이터 표준 시행을보다 쉽게 자동화 할 수 있습니다. 다른 최고의 데이터 거버넌스 관행에는 엄격한 데이터 처리 및 스토리지 프로토콜 배포, 가능한 경우 데이터 익명화 및 부당한 데이터 수집을 제한하는 것이 포함됩니다.
AI 기반 데이터 수집 주변의 현재 규제 환경이 계속 발전함에 따라, 비준수는 심각한 벌금과 평판 손상을 일으킬 수 있습니다. 이러한 새로운 규칙을 탐색하려면 회사의 운영 영역과 같은 데이터 보호법을 주목하는 포괄적 인 데이터 거버넌스 프레임 워크가 필요합니다. 나는 행동이있다.
마찬가지로, 비즈니스는 조직 전체의 데이터 문해력을 향상시켜야합니다. 회사는 엔지니어 나 데이터 과학자와 같은 기술인뿐만 아니라 모든 수준에서 변경해야합니다. 데이터 성숙도 평가부터 시작하여 다른 역할에서 데이터 보안 역량을 평가하십시오. 예를 들어 팀이 동일한 비즈니스 언어를 말하지 않으면 이러한 평가는 쇠약해질 수 있습니다. 기준선을 설립 한 후 기업은 데이터 문해력과 보안 인식을 높이기위한 계획을 구현할 수 있습니다.
데이터 처리 기능 향상
아직 명백하지 않은 경우 구조화되지 않은 데이터는 힐 브랜드가 실패하거나 성공할 것입니다. 앞에서 언급했듯이 구조화되지 않은 데이터는 PII, 이메일 및 고객 피드백 및 일반 텍스트 파일, PDF, Microsoft Excel 스프레드 시트 등에 저장할 수없는 모든 데이터를 포함 할 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터 의이 다루기 어려운 특성은 분석하기가 더 어려워 지거나 더 어렵습니다. 검색을 수행하십시오. 대부분의 데이터 기술 도구 및 플랫폼은 특히 일상적인 고객 상호 작용의 맥락에서 심하게 구조화되지 않은 데이터를 통합하고 행동 할 수 없습니다.
구조화되지 않은 데이터 문제를 극복하기 위해 조직은이 문서화되지 않은 지식을 캡처하고 추출하여 엔터프라이즈 지식 기반에 매핑하여 데이터 생태계의 전체 그림을 만듭니다. 과거에는이 지식 관리 프로세스가 노동 집약적 이었지만 AI는 여러 출처에서 데이터를 수집하고 불일치 수정, 중복 제거, 중요하지 않은 데이터와의 중요한 분리 등을보다 쉽고 저렴하게 만들고 있습니다.
AI가 데이터 생태계와 통합되면 법률 문서, 계약, 콜센터 상호 작용 등과 같은 복잡한 자산의 처리를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 비정형 데이터를 구성하여 Gen AI 기능을보다 효과적으로 만들기 위해 지식 그래프를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 Gen AI는 회사가 공유 유사성을 기반으로 데이터를 수집하고 분류하여 누락 된 종속성을 발견 할 수 있습니다.
이 새로운 AI 구동 데이터 분석 도구 지저분하거나 조직화되지 않은 데이터의 통찰력을 이해하고 이끌어 낼 수 있으며, 비즈니스는 이러한 복잡한 데이터 세트를 지원하기 위해 기술 스택을 현대화해야합니다. 기술 스택을 다시 활성화하는 것은 감사, 특히 현대 혁신과 관련이 있고 동등하지 않은 수준에서 수행하는 시스템에 대한 평가로 시작됩니다. 기업은 또한 기존 시스템이 새로운 도구와 통합 할 수있는 어떤 시스템을 결정해야합니다.
AI-Ready가되기위한 도움을 받고 있습니다
데이터 생태계 AI-Ready를받는 것은 높은 수준의 전문 지식이 필요한 관여하고 지루하고 다단계 프로세스입니다. 사내에서 그러한 지식이나 기술을 보유한 회사는 거의 없습니다. 브랜드가 AI 통합을 위해 데이터 생태계를 준비하기 위해 파트너의 전문 지식을 활용하기로 선택한 경우, 검색에서 우선 순위를 정해야 할 특정 품질이 있습니다.
우선, 이상적인 파트너는 클라우드, 보안, 데이터, CX 등과 같은 여러 상호 연결된 분야 (AI가 아닌)에 대한 기술 전문 지식을 보유해야합니다. 기술 변화가 가속화함에 따라 미래를 예측하는 것이 더 어려워지고 있습니다. 이를 위해 이상적인 파트너는 미래의 주에서 추측을 시도해서는 안됩니다. 오히려 비즈니스 데이터 생태계와 인적 자본이 시장 동향과 고객 요구에 따라 적응할 수있을 정도로 민첩 해지는 데 도움이됩니다.
또한 위에서 논의한 바와 같이 AI 기술은 데이터 과학 팀뿐만 아니라 모든 사람에게 적용됩니다. AI 지원은 조직 전체의 노력입니다. 모든 직원은 수준에 관계없이 AI 조정이어야합니다. 파트너는 이러한 격차를 해소하여 기업이 사내에서 필요한 기능을 개발할 수 있도록 비즈니스와 사람들의 전문 지식을 모아야합니다.
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