Giám đốc điều hành sử dụng 3 chiến lược để xây dựng nền tảng dữ liệu mạnh mẽ để tích hợp AI

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhận thức rõ rằng các nền tảng mạnh mẽ là rất quan trọng khi khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI). Lặn vào các dự án AI mà không có chiến lược dữ liệu vững chắc là một công thức cho thảm họa. Như người ta đã nói, "rác vào, rác ra" và điều đó không thể đúng hơn khi nói đến AI.

Vì vậy, làm thế nào các chuyên gia có thể đặt nền tảng để đảm bảo tổ chức của họ có thể sử dụng AI cả một cách an toàn và hiệu quả? Tại đây, ba nhà lãnh đạo doanh nghiệp chia sẻ những lời khuyên hàng đầu của họ để xây dựng một chiến lược thành công để tận dụng công nghệ mới nổi.

1. Đặt người của bạn lên hàng đầu

Claire Thompson, giám đốc dữ liệu và phân tích của nhóm tại Gã khổng lồ bảo hiểm L & G, nhấn mạnh rằng một cách tiếp cận chiến lược đối với thông tin là rất quan trọng đối với bất kỳ công ty nào muốn đổi mới. "Tôi luôn nói rằng nền tảng dữ liệu rất quan trọng đối với bất cứ điều gì bạn làm tiếp theo", cô nói với ZDNet. Thompson nhấn mạnh sự cần thiết phải kết nối các quy tắc và quy định với kết quả tài chính hữu hình.

"Hãy nói rõ rằng chiến lược dữ liệu sẽ thúc đẩy giá trị hữu hình như thế nào tại sao điều quan trọng, ví dụ, địa chỉ email của bạn được cập nhật và chính xác để bạn có thể thực hiện truyền thông kỹ thuật số được nhắm mục tiêu?" Cô ấy hỏi. Thompson hiểu rằng không phải ai cũng vui mừng khi đi vào một kế hoạch chiến lược dài hạn, phác thảo công nghệ, quy trình, con người và các quy tắc cần thiết để quản lý tài sản thông tin. Tuy nhiên, cô khẳng định rằng giai đoạn lập kế hoạch là rất quan trọng để gặt hái những lợi ích của các công nghệ như AI.

"Tôi có thể hiểu tại sao mọi người có thể nói quản trị là nhàm chán", cô thừa nhận. "Nhưng trong các tổ chức kỹ thuật số ngày nay, nơi mọi người muốn xử lý thông qua, điều đó càng trở nên quan trọng hơn là dữ liệu của bạn có chất lượng tốt. Vì vậy, tất cả các con đường đều dẫn đến quản trị."

Một phần quan trọng trong chiến lược của Thompson tại L & G đang thúc đẩy mối quan hệ làm việc chặt chẽ giữa nhóm dữ liệu của cô và bộ phận CNTT. Sự hợp tác hiệu quả bản lề về sự rõ ràng về các kỹ năng mà mỗi bên mang lại cho bàn. "Bạn cần một quan hệ đối tác bằng tay. Công nghệ cực kỳ quan trọng đối với những gì chúng tôi làm trong không gian dữ liệu và chúng tôi không thể thực hiện công việc của mình mà không có môi trường đám mây, kho dữ liệu và công cụ. Dữ liệu được giữ trong tất cả các ứng dụng mà nhóm CNTT duy trì", cô giải thích.

Thompson cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nhúng chất lượng dữ liệu bằng thiết kế vào các hệ thống cốt lõi. "Bạn càng có thể làm công việc đó, nó càng ngăn chặn hiệu ứng gợn của chất lượng dữ liệu kém hơn nữa và ngăn chặn mọi nỗ lực khắc phục," cô nói. Cách tiếp cận này sẽ mở đường cho trải nghiệm của khách hàng nâng cao, chẳng hạn như các ứng dụng di động được cá nhân hóa và các giao dịch tự động được AI hỗ trợ.

2. Làm chủ dữ liệu giao dịch của bạn

Jon Grainger, CTO tại công ty pháp lý DWF, tin rằng bây giờ là thời điểm hoàn hảo để phát triển chiến lược dữ liệu. Ông nhấn mạnh rằng các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu biết nên tập trung vào các yếu tố nền tảng của việc sử dụng dữ liệu trước khi xem xét cách tận dụng AI và học máy. "Tôi luôn nói rằng thời gian tốt nhất cho một chiến lược dữ liệu là bốn năm trước," anh châm biếm. "Đó là một tác phẩm siêu nhân. Cuối cùng, không có nhiều phím tắt. Có một quan điểm nói, 'Chà, nếu nó sẽ mất nhiều thời gian như vậy, tại sao phải bận tâm?' Và tôi nghĩ đó là lý do tại sao nhiều người không thể nắm bắt được dữ liệu của họ. "

Mục tiêu của Grainger là giúp công ty của anh ấy xây dựng danh tiếng mang đến những trải nghiệm tuyệt vời thông qua chuyển đổi kỹ thuật số, một chiến lược dữ liệu là một thành phần quan trọng của phương pháp này. Kể từ khi tham gia DWF vào cuối năm 2022, ông đã thực hiện một chiến lược mới tập trung vào các sản phẩm phần mềm dựa trên đám mây (SAAS) và các giao diện lập trình ứng dụng mở (API).

Dữ liệu tại DWF bao gồm các thực thể khác nhau, chẳng hạn như trường hợp, đối tác, khách hàng và quy trình kinh doanh nội bộ, bao gồm thanh toán và tài chính. "Chiến lược dữ liệu là tất cả về việc đảm bảo dữ liệu giao dịch, nguồn gốc của sự thật, được thành thạo trong các phần đó", Grainger giải thích. Mục đích là để giúp tổ chức di chuyển nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến chất lượng hoặc chi phí.

"Mỗi sản phẩm SaaS có một danh tính rõ ràng trên bản đồ doanh nghiệp", ông nói, chi tiết các sắc thái của chiến lược dữ liệu của mình. "Danh tính đó được điều khiển bởi dữ liệu bạn làm chủ trong từng khu vực." Grainger nhấn mạnh rằng "yêu cầu tối thiểu tuyệt đối" để tích hợp vào kiến ​​trúc mục tiêu của công ty là API được phát triển tốt mà DWF có thể truy cập và sử dụng.

Ông chỉ ra rằng công nghệ Snaplogic đóng vai trò chính trong việc đảm bảo kết nối vững chắc và đáng tin cậy giữa các dịch vụ, API và người dùng. "Lúc nào cũng vậy, bạn sẽ nhận được 15 cách viết khác nhau của một địa chỉ cụ thể và công nghệ có thể thấy mô hình đó và sửa nó", ông nói. "Nó cũng có thể làm một cái gì đó gọi là làm giàu.

Grainger cũng lưu ý rằng chiến lược dữ liệu tập trung vào các mô hình DWF tạo ra để trả lời các câu hỏi kinh doanh chính. Bằng cách kết hợp điều này với sự tập trung của công ty vào các sản phẩm và API SaaS, DWF có nền tảng vững chắc để khám phá công nghệ mới nổi. "Hóa ra bạn đang thiết lập bản thân khá tốt cho AI thế hệ nếu bạn có tất cả các yếu tố đó trong chiến lược dữ liệu của mình", ông kết luận.

3. Làm việc với các đồng nghiệp trong ngành của bạn

Nic Granger, giám đốc của công ty và CFO tại Cơ quan chuyển đổi Biển Bắc (NSTA), tin rằng một chiến lược dữ liệu tuyệt vời vượt ra ngoài các hoạt động nội bộ và mở rộng ranh giới tổ chức. NSTA thu thập dữ liệu từ ngành dầu khí và nhóm của Granger đã phát triển các nền tảng kỹ thuật số cho phép công nghiệp, chính phủ, học viện hoặc các bên quan tâm khác truy cập dữ liệu một cách công khai.

Là một phần của nỗ lực này, cô chủ trì Nhóm Chiến lược kỹ thuật số năng lượng ngoài khơi (DSG), một cơ quan chuyên gia được thành lập vào cuối năm 2022 để thúc đẩy sự hợp tác trên khắp các cơ quan công cộng của Vương quốc Anh tham gia thu thập dữ liệu về dầu, khí đốt và năng lượng tái tạo. "Người ta đã nhận ra rằng chúng tôi cần một chiến lược dữ liệu kỹ thuật số gắn kết trên toàn ngành năng lượng ngoài khơi", cô nói với ZDNet. "Có những túi xuất sắc tốt trong toàn ngành về quản lý dữ liệu và công nghệ kỹ thuật số, nhưng họ không nhất thiết phải nói chuyện với nhau. Vì vậy, đó là ưu tiên lớn đối với chúng tôi."

DSG được hỗ trợ bởi những người đóng góp bao gồm các cơ quan chính phủ Anh, Viện dữ liệu mở và Ủy ban Lãnh đạo Công nghệ. Granger nói rằng cách tiếp cận hợp tác này đã có kết quả: "Bây giờ chúng tôi đã có chiến lược dữ liệu và đó là về việc làm việc trên ba luồng công việc chính."

Luồng đầu tiên tập trung vào dữ liệu, tiêu chuẩn và nguyên tắc: "Đảm bảo chất lượng cơ bản của dữ liệu là tốt vì tất cả chúng ta đều làm việc trên cùng một cơ sở", cô giải thích. Luồng thứ hai nhằm tạo ra các bộ công cụ dữ liệu chung và đảm bảo khả năng tương tác. "Không có vấn đề gì nếu bạn làm việc trong một công ty năng lượng ngoài khơi hoặc trong một dự án trong một công ty dầu khí, bạn nên có dữ liệu có thể sử dụng trên các nền tảng. Công việc đó là tất cả về, 'Làm thế nào để bạn có được dữ liệu đó từ A đến B mà không sao chép?'"

Trình làm việc thứ ba tập trung vào số hóa ngành liên ngành: "Đó là về việc đảm bảo dữ liệu và kỹ năng kỹ thuật số có mặt trên toàn ngành và đảm bảo lĩnh vực này tuân thủ thực tiễn tốt nhất về an ninh mạng", Granger nói.

Với các nền tảng dữ liệu này, việc bắt đầu suy nghĩ về cách tận dụng tối đa các công nghệ mới nổi sẽ dễ dàng hơn nhiều. "Trọng tâm của chúng tôi là đảm bảo chúng tôi làm cho dữ liệu có thể truy cập được và ở các định dạng phù hợp để người khác sử dụng AI và máy học," Granger kết luận.