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 nền tảng vững chắc là rất quan trọng khi muốn khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI). Việc lao vào các dự án AI mà không có chiến lược dữ liệu vững chắc là công thức dẫn đến thất bại. Như câu ngạn ngữ xưa đã nói, "rác vào, rác ra"—và điều đó không thể đúng hơn khi nói về AI.

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

1. Đặt con người lên hàng đầu

Claire Thompson, giám đốc dữ liệu và phân tích toàn cầu tại tập đoàn bảo hiểm khổng lồ L&G, nhấn mạnh rằng 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 cho bất kỳ điều gì bạn làm tiếp theo," cô nói với ZDNET. Thompson nhấn mạnh sự cần thiết của việc kết nối các quy tắc và quy định với kết quả tài chính cụ thể.

"Hãy làm rõ chiến lược dữ liệu sẽ mang lại giá trị cụ thể như thế nào—ví dụ, tại sao việc đảm bảo địa chỉ email được cập nhật và chính xác lại quan trọng để bạn có thể thực hiện các chiến dịch giao tiếp kỹ thuật số nhắm mục tiêu?" cô hỏi. Thompson hiểu rằng không phải ai cũng hào hứng với việc lao vào một kế hoạch chiến lược dài hạn, trong đó phác thảo công nghệ, quy trình, con người và 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 được lợi ích từ các công nghệ như AI.

"Tôi hiểu tại sao mọi người có thể nói rằng quản trị là nhàm chán," cô thừa nhận. "Nhưng trong các tổ chức kỹ thuật số ngày nay, nơi mọi người muốn thực hiện xử lý liền mạch, việc đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt càng trở nên quan trọng hơn. Vì vậy, tất cả các con đường đều dẫn đến quản trị."

Một phần quan trọng trong chiến lược của Thompson tại L&G là thúc đẩy mối quan hệ làm việc chặt chẽ giữa đội ngũ dữ liệu của cô và bộ phận CNTT. Sự hợp tác hiệu quả phụ thuộc vào sự rõ ràng về kỹ năng mà mỗi bên mang lại. "Bạn cần một mối quan hệ hợp tác chặt chẽ. Công nghệ rất quan trọng đối với những gì chúng tôi làm trong lĩnh vực dữ liệu, và chúng tôi không thể làm việc mà không có môi trường đám mây, kho dữ liệu và các công cụ. Dữ liệu được lưu trữ trong tất cả các ứng dụng mà đội ngũ CNTT duy trì," cô giải thích.

Thompson cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp chất lượng dữ liệu vào thiết kế của các hệ thống cốt lõi. "Càng làm tốt công việc này, bạn càng ngăn chặn được hiệu ứng domino của dữ liệu chất lượng kém trong tương lai và tránh được bất kỳ nỗ lực khắc phục nào," cô nói. Cách tiếp cận này sẽ mở đường cho những trải nghiệm khách hàng được cải thiện, chẳng hạn như các ứng dụng di động cá nhân hóa và các giao dịch tự động được hỗ trợ bởi AI.

2. Làm chủ dữ liệu giao dịch của bạn

Jon Grainger, giám đốc công nghệ tại công ty luật DWF, tin rằng bây giờ là thời điểm hoàn hảo để phát triển một chiến lược dữ liệu. Ông nhấn mạnh rằng các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thông minh nên tập trung vào các yếu tố nền tảng của việc sử dụng dữ liệu trước khi xem xét cách tận dụng AI và máy học. "Tôi luôn nói rằng thời điểm tốt nhất để có một chiến lược dữ liệu là bốn năm trước," ông đùa. "Đó là một công việc khổng lồ. Cuối cùng, không có nhiều lối tắt. Có một quan điểm cho rằng, 'Nếu nó mất nhiều thời gian như vậy, tại sao phải bận tâm?' Và tôi nghĩ đó là lý do tại sao nhiều người chưa thể nắm bắt được dữ liệu của họ."

Mục tiêu của Grainger là giúp công ty xây dựng danh tiếng trong việc mang lại trải nghiệm tuyệt vời thông qua chuyển đổi số—chiến lược dữ liệu là một thành phần quan trọng trong cách tiếp cận này. Kể từ khi gia nhập DWF vào cuối năm 2022, ông đã triển khai một chiến lược mới tập trung vào các sản phẩm phần mềm như dịch vụ (SaaS) dựa trên đám mây và các giao diện lập trình ứng dụng (API) mở.

Dữ liệu tại DWF bao gồm nhiều thực thể khác nhau, chẳng hạn như các vụ án, đối tác, khách hàng và các quy trình kinh doanh nội bộ, bao gồm hóa đơn và tài chính. "Chiến lược dữ liệu là tất cả về việc đảm bảo dữ liệu giao dịch—nguồn sự thật—được làm chủ trong các lĩnh vực đó," Grainger giải thích. Mục tiêu là 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 hóa các sắc thái của chiến lược dữ liệu. "Danh tính đó được thúc đẩy bởi dữ liệu bạn làm chủ trong mỗi lĩnh vực." Grainger nhấn mạnh rằng "yêu cầu tối thiểu tuyệt đối" để tích hợp vào kiến trúc mục tiêu của công ty là các API được phát triển tốt mà DWF có thể truy cập và sử dụng.

Ông chỉ ra rằng công nghệ SnapLogic đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo kết nối vững chắc và đáng tin cậy giữa các dịch vụ, API và người dùng. "Chắc chắn, bạn sẽ nhận được 15 cách viết khác nhau của một địa chỉ cụ thể, và công nghệ có thể nhận ra mô hình đó và sửa chữa nó," ông nói. "Nó cũng có thể thực hiện một thứ gọi là làm giàu dữ liệu. Vì vậy, nó có thể lấy tham chiếu của ai đó, truy cập vào một API, quay lại và nói, 'Đây là thông tin chính xác.'"

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

3. Hợp tác với các đồng nghiệp trong ngành

Nic Granger, giám đốc doanh nghiệp và giám đốc tài chính tại Cơ quan Chuyển đổi Biển Bắc (NSTA), tin rằng một chiến lược dữ liệu tuyệt vời vượt ra ngoài các thực tiễn nội bộ và trải rộng trên các ranh giới tổ chức. NSTA thu thập dữ liệu từ ngành dầu khí, và đội ngũ của Granger đã phát triển các nền tảng số cho phép ngành 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 môn được thành lập vào cuối năm 2022 để thúc đẩy sự hợp tác giữa các cơ quan công quyền Vương quốc Anh tham gia vào việc thu thập dữ liệu trong lĩnh vực dầu, khí đốt và năng lượng tái tạo. "Chúng tôi nhận ra rằng cần một chiến lược dữ liệu số gắn kết trong ngành năng lượng ngoài khơi," cô nói với ZDNET. "Có những túi xuất sắc trong ngành về quản lý dữ liệu và công nghệ số, nhưng chúng không nhất thiết phải trao đổi với nhau. Vì vậy, đó là ưu tiên lớn đối với chúng tôi."

DSG được hỗ trợ bởi các bên đóng góp bao gồm các bộ của chính phủ Vương quốc Anh, Viện Dữ liệu Mở, và Hội đồng Lãnh đạo Công nghệ. Granger nói rằng cách tiếp cận hợp tác này đã mang lại kết quả: "Chúng tôi hiện đã có chiến lược dữ liệu, và nó xoay quanh việc thực hiện 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 quan trọng bạn đang làm việc trong một công ty năng lượng ngoài khơi hay trên một dự án trong một công ty dầu khí, bạn nên có dữ liệu có thể sử dụng được trên các nền tảng. Công việc đó là tất cả về, 'Làm thế nào để bạn đưa dữ liệu từ A đến B mà không bị trùng lặp?'"

Luồng công việc thứ ba tập trung vào số hóa liên ngành: "Đó là về việc đảm bảo dữ liệu và kỹ năng số có mặt trên toàn ngành, và đảm bảo ngành tuân thủ các thực tiễn tốt nhất về an ninh mạng," Granger nói