Führungskräfte verwenden 3 Strategien, um starke Datenfundationen für die KI -Integration zu erstellen

Wirtschaftsführer sind sich bewusst, dass robuste Fundamente von entscheidender Bedeutung sind, wenn es darum geht, die Kraft der künstlichen Intelligenz (KI) zu nutzen. Das Eintauchen in KI -Projekte ohne feste Datenstrategie ist ein Rezept für eine Katastrophe. Wie das alte Sprichwort sagt: "Müll, Müll aus" - und das könnte nicht wahrer sein, wenn es um KI geht.

Wie können Fachleute also die Grundlagen schaffen, um sicherzustellen, dass ihre Organisation KI sowohl sicher als auch effektiv nutzen kann? Hier teilen drei Geschäftsführer ihre Top -Tipps, um eine erfolgreiche Strategie für die Nutzung der aufkommenden Technologie zu erstellen.

1. Stellen Sie Ihre Leute an die erste Stelle

Claire Thompson, die Konzern -Chief Data und Analytics Officer des Versicherungsgiganten L & G, betont, dass ein strategischer Informationsansatz für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, das innovativ ist. "Ich sage immer, dass Datenfundamente für alles, was Sie als nächstes tun, wichtig sind", sagte sie gegenüber ZDNET. Thompson betont die Notwendigkeit, Regeln und Vorschriften mit materiellen finanziellen Ergebnissen zu verbinden.

"Machen Sie klar, wie die Datenstrategie einen günstigen Wert steigern wird - warum ist es wichtig, dass Ihre E -Mail -Adressen auf dem neuesten Stand und genau sind, damit Sie gezielte digitale Kommunikation durchführen können?" sie fragt. Thompson versteht, dass nicht jeder begeistert ist, sich in einen langfristigen strategischen Plan einzulassen, der die Technologie, Prozesse, Personen und Regeln für die Verwaltung von Informationsvermögen beschreibt. Sie besteht jedoch darauf, dass die Planungsphase entscheidend ist, um die Vorteile von Technologien wie KI zu nutzen.

"Ich kann verstehen, warum Menschen sagen könnten, dass Governance langweilig ist", gibt sie zu. "Aber in den heutigen digitalen Organisationen, in denen die Menschen eine direkte Verarbeitung durchführen möchten, wird es noch wichtiger, dass Ihre Daten von guter Qualität sind. Alle Straßen führen also zu Governance."

Ein wesentlicher Bestandteil von Thompsons Strategie bei L & G ist die Förderung einer engen Arbeitsbeziehung zwischen ihrem Datenteam und der IT -Abteilung. Eine effektive Zusammenarbeit hängt von der Klarheit über die Fähigkeiten ab, die jede Partei auf den Tisch bringt. "Sie benötigen eine Hand-in-Glove-Partnerschaft. Technologie ist sehr wichtig für das, was wir im Datenraum tun, und wir können unsere Arbeit ohne Cloud-Umgebungen, das Data-Lagerhaus und die Werkzeuge nicht erledigen. Daten werden in allen Anwendungen enthalten, die das IT-Team unterhält", erklärt sie.

Thompson hebt auch die Bedeutung der Einbettung von Datenqualität durch Design in Kernsysteme hervor. "Je mehr Sie diese Arbeit machen können, desto mehr stoppt es den Welleneffekt schlechter Datenqualität weiter unten und verhindert jegliche Sanierung", sagt sie. Dieser Ansatz wird den Weg für erweiterte Kundenerlebnisse wie personalisierte mobile Anwendungen und automatisierte Geschäfte von AI ebnen.

2. Beherrschen Sie Ihre Transaktionsdaten

Jon Grainger, CTO von der Anwaltskanzlei DWF, ist der Ansicht, dass dies jetzt der perfekte Zeitpunkt ist, um eine Datenstrategie zu entwickeln. Er betont, dass sich versierte Unternehmensleiter auf die grundlegenden Elemente der Daten verwenden sollten, bevor sie überlegen, wie sie KI und maschinelles Lernen nutzen können. "Ich sage immer, die beste Zeit für eine Datenstrategie ist vor vier Jahren", witzelt er. "Es ist eine Supertanker -Arbeit. Letztendlich gibt es nicht viele Abkürzungen. Es gibt eine Ansicht, die heißt: 'Nun, wenn es so lange dauern wird, warum sich die Mühe machen?' Und ich denke, deshalb konnten viele Leute sich nicht mit ihren Daten auseinandersetzen. "

Graingers Ziel ist es, seinem Unternehmen zu helfen, sich einen Ruf zu entwickeln, um durch digitale Transformation großartige Erfahrungen zu bieten - eine Datenstrategie ist eine entscheidende Komponente dieses Ansatzes. Seit er Ende 2022 zu DWF beigetreten ist, hat er eine neue Strategie implementiert, die sich auf Cloud-basierte Software-AS-A-Service-Produkte (SaaS) und Open Application Programing (API) -Schüroung (API) implementiert.

Die Daten bei DWF umfassen verschiedene Unternehmen wie Fälle, Partner, Kunden und interne Geschäftsprozesse, einschließlich Abrechnung und Finanzdaten. "In der Datenstrategie geht es darum, Transaktionsdaten - die Quelle der Wahrheit - in diesen Abschnitten zu gewährleisten", erklärt Grainger. Ziel ist es, der Organisation zu helfen, sich schnell zu bewegen, ohne Qualität oder Kosten zu beeinträchtigen.

"Jedes SaaS -Produkt hat eine klare Identität auf der Unternehmenskarte", sagt er und beschreibt die Nuancen seiner Datenstrategie. "Diese Identität wird durch die Daten angetrieben, die Sie in jedem Bereich beherrschen." Grainger betont, dass die "absolute Mindestanforderung", sich in die Zielarchitektur des Unternehmens zu integrieren, gut entwickelte APIs ist, auf die DWF zugreifen und verwenden können.

Er weist darauf hin, dass die Snaplogic -Technologie eine Schlüsselrolle für eine solide und zuverlässige Verbindung zwischen Diensten, APIs und Benutzern spielt. "Ausnahmslos erhalten Sie 15 verschiedene Schreibweisen einer bestimmten Adresse, und die Technologie kann dieses Muster sehen und korrigieren", sagt er. "Es kann auch etwas als Anreicherung bezeichnen. Es kann also die Referenz von jemandem erfordern, in eine API gehen, zurückkommen und sagen: 'Dies sind die richtigen Informationen.'"

Grainger stellt auch fest, dass sich die Datenstrategie auf die Modelle konzentriert, die DWF erstellt, um wichtige Geschäftsfragen zu beantworten. Durch die Kombination mit dem Fokus des Unternehmens auf SaaS -Produkte und APIs verfügt DWF über solide Grundlagen, um aufstrebende Technologien zu erforschen. "Es stellt sich heraus, dass Sie sich für generative KI ziemlich gut vorbereiten, wenn Sie all diese Elemente in Ihrer Datenstrategie haben", schließt er.

3. Arbeiten Sie mit Ihren Branchenkollegen zusammen

Nic Granger, Direktor von Corporate und CFO bei der North Sea Transition Authority (NSTA), ist der Ansicht, dass sich eine große Datenstrategie über interne Praktiken hinaus erstreckt und organisatorische Grenzen erstreckt. NSTA sammelt Daten aus dem Öl- und Gassektor, und das Team von Granger hat digitale Plattformen entwickelt, die es Industrie, Regierung, Wissenschaft oder anderen interessierten Parteien ermöglichen, offen zugänglich zu machen.

Im Rahmen dieser Bemühungen leitet sie die Offshore Energy Digital Strategy Group (DSG), eine Fachbehörde, die Ende 2022 gegründet wurde, um die Zusammenarbeit in den britischen öffentlichen Einrichtungen zu fördern, die an der Datenerfassung in Öl, Gas und erneuerbaren Energien beteiligt sind. "Es wurde anerkannt, dass wir eine zusammenhängende digitale Datenstrategie im gesamten Offshore -Energiesektor brauchten", sagte sie gegenüber ZDNET. "Es gab in der Branche in der Branche gute Taschen in Bezug auf Datenmanagement und digitale Technologien, aber sie sprachen nicht unbedingt zusammen. Das war für uns eine große Priorität."

Die DSG wird von Mitwirkenden wie den britischen Regierungsabteilungen, dem Open Data Institute und dem Technology Leadership Board unterstützt. Laut Granger war dieser kollaborative Ansatz fruchtbar: "Wir haben jetzt die Datenstrategie und es geht darum, an drei wichtigen Arbeiten zu arbeiten."

Der erste Stream konzentriert sich auf Daten, Standards und Prinzipien: "Stellen Sie sicher, dass die zugrunde liegende Qualität der Daten gut ist, weil wir alle auf der gleichen Basis arbeiten", erklärt sie. Der zweite Stream zielt darauf ab, gemeinsame Daten -Toolkits zu erstellen und die Interoperabilität zu gewährleisten. "Es sollte keine Rolle spielen, wenn Sie in einem Offshore -Energieunternehmen oder an einem Projekt in einem Öl- und Gasunternehmen arbeiten, sollten Sie Daten haben, die auf den Plattformen verwendet werden können. In dieser Arbeit geht es darum:" Wie erhalten Sie diese Daten von A nach B ohne Duplizierung? "

Der dritte Arbeitstream konzentriert sich auf die Digitalisierung des Sektors: "Es geht darum, sicherzustellen, dass die Daten und die digitalen Fähigkeiten in der gesamten Branche vorhanden sind, und sicherzustellen, dass der Sektor die Best Practice Cybersecurity entspricht", sagt Granger.

Mit diesen Datenfundamenten ist es viel einfacher, darüber nachzudenken, wie man aufstrebende Technologien optimal nutzt. "Unser Fokus liegt darauf, sicherzustellen, dass wir die Daten zugänglich machen, und in den richtigen Formaten, damit andere KI und maschinelles Lernen verwenden können", schließt Granger.