एआई एकीकरण के लिए मजबूत डेटा नींव बनाने के लिए अधिकारी 3 रणनीतियों का उपयोग करते हैं

व्यापारिक नेताओं को अच्छी तरह से पता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की शक्ति का उपयोग करने के लिए मजबूत नींव महत्वपूर्ण हैं। जगह में एक ठोस डेटा रणनीति के बिना एआई परियोजनाओं में गोता लगाना आपदा के लिए एक नुस्खा है। जैसा कि पुरानी कहावत है, "कचरा, कचरा बाहर" - और जब यह एआई की बात आती है तो यह अधिक सच नहीं हो सकता है।

तो, पेशेवर कैसे अपने संगठन को सुरक्षित और प्रभावी ढंग से एआई का उपयोग कर सकते हैं यह सुनिश्चित करने के लिए पेशेवर जमीनी कार्य कर सकते हैं? यहां, तीन व्यापारिक नेता उभरती हुई तकनीक का लाभ उठाने के लिए एक सफल रणनीति तैयार करने के लिए अपने शीर्ष सुझावों को साझा करते हैं।

1। अपने लोगों को पहले रखो

इंश्योरेंस दिग्गज एल एंड जी में समूह के मुख्य डेटा और एनालिटिक्स अधिकारी क्लेयर थॉम्पसन ने जोर देकर कहा कि किसी भी कंपनी के लिए जानकारी के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण नवाचार करने के लिए महत्वपूर्ण है। "मैं हमेशा कहता हूं कि आप जो कुछ भी करते हैं उसके लिए डेटा नींव महत्वपूर्ण हैं," उसने ZDNet को बताया। थॉम्पसन ने नियमों और विनियमों को मूर्त वित्तीय परिणामों से जोड़ने की आवश्यकता पर जोर दिया।

"यह स्पष्ट करें कि डेटा रणनीति कैसे मूर्त मूल्य को चलाएगी - उदाहरण के लिए, यह महत्वपूर्ण क्यों है, कि आपके ईमेल पते अद्यतित हैं और सटीक हैं ताकि आप लक्षित डिजिटल संचार कर सकें?" वह पूछती है। थॉम्पसन समझता है कि हर कोई एक दीर्घकालिक रणनीतिक योजना में गोता लगाने के बारे में रोमांचित नहीं है जो सूचना परिसंपत्तियों को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक प्रौद्योगिकी, प्रक्रियाओं, लोगों और नियमों को रेखांकित करता है। हालांकि, वह जोर देकर कहती हैं कि एआई जैसी प्रौद्योगिकियों के लाभों को वापस लेने के लिए नियोजन चरण महत्वपूर्ण है।

"मैं समझ सकती हूं कि लोग क्यों कह सकते हैं कि शासन उबाऊ है," वह मानती हैं। "लेकिन आज के डिजिटल संगठनों में, जहां लोग सीधे-सीधे प्रसंस्करण के माध्यम से करना चाहते हैं, यह और भी अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है कि आपका डेटा अच्छी गुणवत्ता वाला है। इसलिए, सभी सड़कें शासन की ओर अग्रसर हैं।"

एलएंडजी में थॉम्पसन की रणनीति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अपनी डेटा टीम और आईटी विभाग के बीच एक करीबी काम करने वाले संबंध को बढ़ावा दे रहा है। प्रभावी सहयोग प्रत्येक पार्टी को तालिका में लाने वाले कौशल के बारे में स्पष्टता पर टिका है। "आपको एक हैंड-इन-ग्लव पार्टनरशिप की आवश्यकता है। तकनीक हम डेटा स्पेस में क्या करते हैं, इसके लिए बेहद महत्वपूर्ण है, और हम क्लाउड वातावरण, डेटा वेयरहाउसिंग और टूलिंग के बिना अपना काम नहीं कर सकते हैं। डेटा उन सभी अनुप्रयोगों में आयोजित किया जाता है जो आईटी टीम बनाए रखती हैं," वह बताती हैं।

थॉम्पसन भी कोर सिस्टम में डिजाइन द्वारा डेटा गुणवत्ता को एम्बेड करने के महत्व पर प्रकाश डालता है। "जितना अधिक आप उस काम को कर सकते हैं, उतना ही अधिक यह खराब डेटा गुणवत्ता के लहर प्रभाव को लाइन से नीचे रोकता है और किसी भी उपचारात्मक प्रयास को रोकता है," वह कहती हैं। यह दृष्टिकोण बढ़ाया ग्राहक अनुभवों, जैसे कि व्यक्तिगत मोबाइल एप्लिकेशन और एआई द्वारा समर्थित स्वचालित ट्रेडों के लिए मार्ग प्रशस्त करेगा।

2। अपने लेनदेन डेटा मास्टर करें

कानूनी फर्म DWF में सीटीओ, जॉन ग्रिंगर का मानना ​​है कि अब डेटा रणनीति विकसित करने का सही समय है। वह इस बात पर जोर देता है कि प्रेमी व्यापार नेताओं को एआई और मशीन लर्निंग का लाभ उठाने के तरीके पर विचार करने से पहले डेटा उपयोग के मूलभूत तत्वों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। "मैं हमेशा कहता हूं कि एक डेटा रणनीति के लिए सबसे अच्छा समय चार साल पहले है," वह चुटकी लेता है। "यह काम का एक सुपरटैंकर टुकड़ा है। आखिरकार, कई शॉर्टकट नहीं हैं। एक दृश्य है जो कहता है, 'ठीक है, अगर यह लंबे समय तक लेने जा रहा है, तो परेशान क्यों?" और मुझे लगता है कि यही कारण है कि कई लोग अपने डेटा के साथ पकड़ में नहीं आ पाए हैं। "

ग्रिंगर का लक्ष्य डिजिटल परिवर्तन के माध्यम से महान अनुभव देने के लिए अपनी फर्म को एक प्रतिष्ठा बनाने में मदद करना है - एक डेटा रणनीति इस दृष्टिकोण का एक महत्वपूर्ण घटक है। 2022 के अंत में DWF में शामिल होने के बाद से, उन्होंने क्लाउड-आधारित सॉफ़्टवेयर-ए-ए-सर्विस (SAAS) उत्पादों और ओपन एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग (API) इंटरफेस पर केंद्रित एक नई रणनीति लागू की है।

DWF के डेटा में विभिन्न संस्थाओं को शामिल किया गया है, जैसे कि मामले, भागीदार, ग्राहक और आंतरिक व्यावसायिक प्रक्रियाएं, जिनमें बिलिंग और वित्तीय शामिल हैं। "डेटा रणनीति सभी लेन -देन डेटा सुनिश्चित करने के बारे में है - सत्य का स्रोत - उन वर्गों में महारत हासिल है," ग्रिंगर बताते हैं। इसका उद्देश्य गुणवत्ता या लागत से समझौता किए बिना संगठन को जल्दी से स्थानांतरित करने में मदद करना है।

"प्रत्येक सास उत्पाद की उद्यम मानचित्र पर एक स्पष्ट पहचान है," वह कहते हैं, उनकी डेटा रणनीति की बारीकियों का विवरण। "यह पहचान उस डेटा द्वारा संचालित होती है जिसे आप प्रत्येक क्षेत्र में मास्टर करते हैं।" ग्रिंगर ने जोर देकर कहा कि फर्म के लक्ष्य वास्तुकला में एकीकृत करने के लिए "पूर्ण न्यूनतम आवश्यकता" अच्छी तरह से विकसित एपीआई है जो डीडब्ल्यूएफ का उपयोग और उपयोग कर सकता है।

वह बताते हैं कि स्नैपलोगिक तकनीक सेवाओं, एपीआई और उपयोगकर्ताओं के बीच एक ठोस और विश्वसनीय संबंध सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। "वास्तव में, आपको एक विशेष पते के 15 अलग -अलग वर्तनी मिलेंगी, और प्रौद्योगिकी उस पैटर्न को देख सकती है और इसे सही कर सकती है," वे कहते हैं। "यह संवर्धन नामक कुछ भी कर सकता है। इसलिए यह किसी का संदर्भ ले सकता है, एक एपीआई पर जा सकता है, वापस आएं, और कहें, 'यह सही जानकारी है।"

Grainger यह भी नोट करता है कि डेटा रणनीति उन मॉडल पर ध्यान केंद्रित करती है जो DWF प्रमुख व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए बनाता है। सास उत्पादों और एपीआई पर फर्म के फोकस के साथ इसे जोड़कर, DWF की उभरती हुई तकनीक का पता लगाने के लिए ठोस नींव है। "यह पता चला है कि आप अपने आप को उदार एआई के लिए बहुत अच्छी तरह से स्थापित कर रहे हैं यदि आप अपनी डेटा रणनीति में उन सभी तत्वों को प्राप्त कर चुके हैं," उन्होंने निष्कर्ष निकाला है।

3। अपने उद्योग साथियों के साथ काम करें

नॉर्थ सी ट्रांजिशन अथॉरिटी (NSTA) में कॉरपोरेट और CFO के निदेशक निक ग्रेंजर का मानना ​​है कि एक महान डेटा रणनीति आंतरिक प्रथाओं से परे फैली हुई है और संगठनात्मक सीमाओं तक फैली हुई है। NSTA तेल और गैस क्षेत्र से डेटा एकत्र करता है, और ग्रेंजर की टीम ने डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म विकसित किए हैं जो उद्योग, सरकार, शिक्षाविद या अन्य इच्छुक पार्टियों को खुले तौर पर डेटा तक पहुंचने की अनुमति देते हैं।

इस प्रयास के हिस्से के रूप में, वह अपतटीय ऊर्जा डिजिटल रणनीति समूह (DSG) की अध्यक्षता करती है, जो 2022 के अंत में एक विशेषज्ञ निकाय है, जो कि तेल, गैस और नवीकरण में डेटा संग्रह में शामिल ब्रिटेन के सार्वजनिक निकायों में सहयोग को बढ़ावा देने के लिए है। "यह माना गया था कि हमें अपतटीय ऊर्जा क्षेत्र में एक सामंजस्यपूर्ण डिजिटल डेटा रणनीति की आवश्यकता थी," उसने ZDNet को बताया। "डेटा प्रबंधन और डिजिटल प्रौद्योगिकियों में उद्योग में उत्कृष्टता की अच्छी जेबें थीं, लेकिन वे जरूरी एक साथ बात नहीं कर रहे थे। इसलिए यह हमारे लिए एक बड़ी प्राथमिकता थी।"

डीएसजी यूके के सरकारी विभागों, ओपन डेटा इंस्टीट्यूट और प्रौद्योगिकी नेतृत्व बोर्ड सहित योगदानकर्ताओं द्वारा समर्थित है। ग्रेंजर का कहना है कि यह सहयोगी दृष्टिकोण फलदायी रहा है: "हमें अब डेटा रणनीति मिली है, और यह काम की तीन प्रमुख धाराओं पर काम करने के बारे में है।"

पहली स्ट्रीम डेटा, मानकों और सिद्धांतों पर केंद्रित है: "यह सुनिश्चित करना कि डेटा की अंतर्निहित गुणवत्ता अच्छी है क्योंकि हम सभी एक ही आधार पर काम कर रहे हैं," वह बताती हैं। दूसरी स्ट्रीम का उद्देश्य सामान्य डेटा टूलकिट बनाना और इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करना है। "यदि आप एक अपतटीय ऊर्जा कंपनी में या एक तेल और गैस कंपनी में एक परियोजना पर काम कर रहे हैं, तो आपके पास डेटा होना चाहिए, जो आपके पास प्लेटफार्मों पर उपयोग करने योग्य है। यह काम सभी के बारे में है, 'आप उस डेटा को ए से बी के बिना डुप्लिकेट के कैसे प्राप्त करते हैं?"

तीसरा वर्कस्ट्रीम क्रॉस-सेक्टर डिजिटलाइजेशन पर केंद्रित है: "यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि डेटा और डिजिटल कौशल उद्योग में हैं, और यह सुनिश्चित करना कि क्षेत्र साइबर सुरक्षा के सबसे अच्छे अभ्यास का अनुपालन करता है," ग्रेंजर कहते हैं।

जगह में इन डेटा नींव के साथ, यह सोचना शुरू करना बहुत आसान है कि कैसे उभरती हुई तकनीकों का अधिकतम लाभ उठाया जाए। "हमारा ध्यान यह सुनिश्चित करने पर है कि हम डेटा को सुलभ बना रहे हैं और दूसरों के लिए एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लिए सही प्रारूप में हैं," ग्रेंजर का निष्कर्ष है।