幹部は3つの戦略を使用して、AI統合のための強力なデータ基盤を構築する

ビジネスリーダーは、人工知能（AI）の力を活用することに関しては、堅牢な基盤が重要であることをよく知っています。堅実なデータ戦略なしでAIプロジェクトに飛び込むことは、災害のレシピです。古いことわざにあるように、「ゴミ、ゴミ出力」 - そして、それはAIに関してはそれほど真実ではありませんでした。

それでは、専門家がどのようにして基礎を築いて、組織がAIを安全かつ効果的に使用できるようにすることができますか？ここでは、3人のビジネスリーダーが、新しいテクノロジーを活用するための成功した戦略を作成するためのトップのヒントを共有しています。

1.あなたの人々を最初に置きます

Insurance Giant L＆Gのグループチーフデータおよび分析責任者であるClaire Thompsonは、情報に対する戦略的アプローチが革新を検討している企業にとって不可欠であると強調しています。 「私はいつも、データの基礎はあなたが次に何をするかに重要であると言います」と彼女はZDNETに語った。トンプソンは、規則と規制を具体的な財政的成果に結びつける必要性を強調しています。

「データ戦略がどのように具体的な価値を促進するかを明確にします。たとえば、たとえば、ターゲットを絞ったデジタル通信を行うことができるように、メールアドレスが最新かつ正確であることが重要ですか？」彼女は尋ねます。トンプソンは、情報資産を管理するために必要な技術、プロセス、人、および規則を概説する長期的な戦略計画に誰もが飛び込むことに興奮しているわけではないことを理解しています。しかし、彼女は、AIのような技術の利点を享受するために計画段階が重要であると主張しています。

「なぜ人々がガバナンスが退屈だと言うかもしれない理由を理解できます」と彼女は認めます。 「しかし、人々がストレートスルー処理をしたい今日のデジタル組織では、データが良質であることがさらに重要になります。したがって、すべての道路はガバナンスにつながります。」

L＆Gでのトンプソンの戦略の重要な部分は、彼女のデータチームとIT部門との間の緊密な協力関係を促進することです。効果的なコラボレーションは、各パーティーがテーブルにもたらすスキルに関する明確さにかかっています。 「手入れのパートナーシップが必要です。テクノロジーはデータ分野で行うことにとって非常に重要であり、クラウド環境、データウェアハウジング、ツールなしでは作業を行うことはできません。ITチームが維持するすべてのアプリケーションでデータが保持されています」と彼女は説明します。

Thompsonは、設計によるデータ品質をコアシステムに埋め込むことの重要性も強調しています。 「その仕事ができるほど、貧弱なデータ品質の波及効果をラインのさらに下に止め、修復の努力を防ぎます」と彼女は言います。このアプローチは、パーソナライズされたモバイルアプリケーションやAIがサポートする自動化された取引など、顧客体験を強化する方法を開きます。

2。トランザクションデータをマスターします

法務会社DWFのCTOであるJon Graingerは、今がデータ戦略を開発するのに最適な時期だと考えています。彼は、精通したビジネスリーダーは、AIと機械学習を活用する方法を検討する前に、データの基礎要素に焦点を合わせるべきであると強調しています。 「私はいつもデータ戦略に最適な時期は4年前だと言います」と彼は言います。 「それはスーパータンカーの作品です。最終的に、ショートカットはあまりありません。「まあ、それがそんなに時間がかかるなら、なぜわざわざなのか」と言う見解があります。そして、それが多くの人々が彼らのデータを把握することができなかった理由だと思います。」

Graingerの目標は、彼の企業がデジタル変革を通じて優れたエクスペリエンスを提供するという評判を築くのを支援することです。データ戦略は、このアプローチの重要な要素です。 2022年後半にDWFに参加して以来、彼はクラウドベースのソフトウェア（SAAS）製品とオープンアプリケーションプログラミング（API）インターフェイスを中心とした新しい戦略を実装してきました。

DWFのデータは、ケース、パートナー、クライアント、請求や財務などの内部ビジネスプロセスなど、さまざまなエンティティを対象としています。 「データ戦略は、トランザクションデータ（真実の源）がこれらのセクションで習得されていることを保証することです」とGraingerは説明します。目的は、品質やコストを損なうことなく、組織が迅速に移動するのを支援することです。

「各SaaS製品は、エンタープライズマップに明確なアイデンティティを持っています」と彼は言い、データ戦略のニュアンスを詳述しています。 「そのアイデンティティは、各エリアでマスターするデータによって駆動されます。」 Graingerは、企業のターゲットアーキテクチャに統合するための「絶対的な最小要件」は、DWFがアクセスして使用できるよく開発されたAPIであることを強調しています。

彼は、Snaplogicテクノロジーが、サービス、API、およびユーザーの間の強固で信頼性の高いつながりを確保する上で重要な役割を果たしていると指摘しています。 「常に、特定のアドレスの15の異なるスペルが得られ、テクノロジーはそのパターンを見て修正することができます」と彼は言います。 「それはまた、濃縮と呼ばれることをすることができます。だから誰かの参照を取り、APIに出て、戻ってきて、「これが正しい情報だ」と言うかもしれません。」

Graingerは、データ戦略がDWFが作成して重要なビジネスの質問に答えるために作成するモデルに焦点を当てていることにも注目しています。これをSaaS製品とAPIに焦点を当てることと組み合わせることにより、DWFには新しい技術を探索するための強固な基盤があります。 「データ戦略にこれらすべての要素を持っている場合、生成AIのために自分自身をかなりうまく設定していることが判明しました」と彼は結論付けています。

3。業界の仲間と協力します

北海移行局（NSTA）のコーポレートおよびCFOのディレクターであるNic Grangerは、優れたデータ戦略が内部慣行を超えて組織の境界にまたがると考えています。 NSTAは石油およびガス部門からデータを収集し、グレンジャーのチームは、産業、政府、学界、またはその他の利害関係者がデータにオープンにアクセスできるようにするデジタルプラットフォームを開発しました。

この取り組みの一環として、彼女は2022年後半に結成された専門機関であるオフショアエネルギーデジタル戦略グループ（DSG）の議長を務め、石油、ガス、および再生可能エネルギーのデータ収集に関与する英国の公共団体全体のコラボレーションを促進します。 「オフショアエネルギーセクター全体でまとまりのあるデジタルデータ戦略が必要であることが認識されていました」と彼女はZDNETに語りました。 「データ管理とデジタルテクノロジーには、業界全体に優れた卓越性のポケットがありましたが、必ずしも一緒に話しているわけではありませんでした。

DSGは、英国政府部門、Open Data Institute、Technology Leadership Boardなどの貢献者によってサポートされています。グレンジャーは、この共同アプローチは実り多いものであると言います。「現在、データ戦略があり、3つの重要な作業の流れに取り組むことです。」

最初のストリームは、データ、標準、および原則に焦点を当てています。「データの根本的な品質が良好であることを確認してください。 2番目のストリームは、一般的なデータツールキットを作成し、相互運用性を確保することを目的としています。 「オフショアエネルギー会社で働いているか、石油およびガス会社のプロジェクトで働いているかどうかは関係ありません。プラットフォーム全体で使用できるデータが必要です。そのすべてが、「どのようにそのデータをAからBに補充せずに入手するのですか？」

3番目のワークストリームは、セクターを横断するデジタル化に焦点を当てています。「それは、業界全体にデータとデジタルスキルが確実に行われ、セクターがサイバーセキュリティのベストプラクティスに準拠することを保証することです」とグレンジャーは言います。

これらのデータの基礎が整っていると、新興技術を最大限に活用する方法について考え始める方がはるかに簡単です。 「私たちの焦点は、他の人がAIと機械学習を使用するためのデータにアクセスしやすく、適切な形式でデータを作成できるようにすることです」とグレンジャーは結論付けています。