So können Sie Ihre KI-, Daten- und Analysestrategien erfolgreich aufeinander abstimmen

CDOs spielen eine kritische Rolle dabei, Unternehmen bei der Nutzung von Daten und Technologie für die digitale Transformation zu unterstützen, aber dies erfordert eine Abstimmung zwischen der Daten- und Analysestrategie und der Gesamtgeschäftsstrategie. Eine aktuelle Studie des IBV Chief Data Officer ergab, dass 63 % der führenden CDOs, die befragt wurden, auf die Geschäftsstrategie abgestimmt sind, verglichen mit 48 % der anderen befragten CDOs. Um aus Daten wertvolle, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie erst wissen, was das Geschäft antreibt, und Ihre Daten- und Analyse-Strategie mit den Geschäftszielen verknüpfen.

Bedenken Sie, dass der durchschnittliche befragte CDO 2,32 % seines Jahresumsatzes für Datenverwaltung und Strategie zur Steigerung des Umsatzwachstums um 1 % aufwendet. Die führenden CDOs erzielen jedoch dasselbe Ergebnis, indem sie 2,27 % zuwiesen. Auch wenn dies kein großer Unterschied zu sein scheint, kann er zu Einsparungen in Millionenhöhe, einem wesentlich verbesserten ROI und besseren langfristigen Ergebnissen führen.

Wenn Datenstrategie und Geschäftsstrategie aufeinander abgestimmt sind, können Sie Dateninvestitionen nutzen, um neue Wertquellen zu erschließen und Innovation innerhalb Ihres Unternehmens im Einklang mit den strategischen Zielen des Unternehmens voranzutreiben. Tatsächlich nutzen fast 9 von 10 einer Elitegruppe von Chief Data Officers, deren Unternehmen anteilig weniger ihres Umsatzes für Daten aufwenden, aber einen gleichen oder größeren Geschäftswert generieren, Dateninvestitionen auf diese Weise.

Die Ausrichtung Ihrer Datenstrategie und Geschäftsstrategie bedeutet, die verschiedenen Frameworks und Richtlinien, die in den Abteilungen existieren, zu einer einzigen einheitlichen Sicht auf die Datenlandschaft zusammenzuführen, der alle zustimmen. Um die Verbindungen zwischen Geschäftsanwendern, technischen Benutzern und allgemeinen Geschäftsergebnissen zu nutzen, benötigen die heutigen Datenmanager eine moderne Datenarchitektur wie Data Fabric, um ihren Datenzugriff zu vereinfachen und die Self-Service-Datennutzung zu ermöglichen. Es gibt vier wichtige Wege, eine Data Fabric zu nutzen, um Chancen für interne und externe Partner zu schaffen, die Teams in der gesamten Geschäftswelt stärken können.

1. Schaffen Sie eine umsetzbare Datengrundlage mit Data Governance, um Datenschutz und Datensicherheit in Ihrer Geschäftswelt zu gewährleisten.

Auf die Frage nach den wichtigsten Merkmalen ihrer Datenarchitektur stellte die Mehrheit der CDOs die Sicherheit weit vor alle anderen Bereiche. Eine solide Datengrundlage umfasst die Definition einer Data Governance-Richtlinie, die die Datenqualität, Datenschutz- und Sicherheitspraktiken für das Unternehmen steuert und durch Ihre Datenarchitektur verstärkt werden kann. Dennoch geben weniger als zwei Drittel der Befragten an, dass sie ihre Daten maximal schützen und sichern. Zu den Herausforderungen, die dieses mangelnde Vertrauen in ihre aktuellen Schutz- und Sicherheitsprozesse prägen, gehören die vollständige Einhaltung der Datenschutzgesetze und -standards, das Gefühl, dass ihre operativen Daten (Management, Finanzen, Lieferkette, Bestand und Personal) geschützt und sicher sind, und dass die Daten ihrer Kunden sicher sind.

Diese Governance-Grundlage einer Data-Fabric-Architektur macht deutlich, welche Daten vorhanden sind, wer Zugriff auf welche Datensätze haben sollte und wie die Einhaltung von Vorschriften im großen Maßstab mithilfe eines erweiterten Datenkatalogs eine bessere Datenqualität und eine bessere Datenabfolge in Ihrer Datenlandschaft ermöglicht.

Es bietet außerdem eine automatisierte Metadatengenerierung und eine Governance-Ebene, die die Einhaltung von Datenqualität, Datenschutz und Sicherheitsstandards gewährleistet. Dies gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften und Prüfungsanforderungen durch erhöhte Transparenz und Datenmaskierung bei allen Daten-, Analyse- und KI-Initiativen in jeder Cloud.

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2. Optimieren Sie Workflows und Entscheidungsfindung mit einem menschenzentrierten, prinzipiellen Ansatz für KI, der verantwortungsvoll, transparent und erklärbar ist.

CDOs haben eine kritische Rolle bei der Schaffung einer Datenbasis, die die Entwicklung von KI-Lösungen ermöglicht, die zu besserer Entscheidungsfindung, aber auch zur Risikominderung führen. KI-Algorithmen und -Modelle müssen zuverlässig funktionieren, um umsetzbar zu sein und einen Mehrwert zu schaffen, aber es muss auch eine Sichtbarkeit und Verantwortlichkeit für Erkenntnisse geben. Endbenutzer müssen die Standards für die Datenverarbeitung verstehen, einen ethischen Rahmen für die Anwendung von KI und Algorithmen definieren und verschiedene Teams einbeziehen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse richtig aussehen und unbewusste Vorurteile vermieden werden. Andernfalls werden Investitionen in Technologie und organisatorisches Change Management, die ein datengestütztes Unternehmen fördern (wie Datenkompetenz), verschwendet.

Eine Data Fabric bietet eine technische Grundlage, die durch einen klaren Prozess für das Benchmarking und die Evaluierung von KI-Modellen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg unterstützt wird, unabhängig davon, in welchem Stadium sich Ihre KI-Einführung befindet.

Diese Kombination aus Technologie, Mitarbeitern und Prozessen, die von einem starken, funktionsübergreifenden Team geprägt wird, ermöglicht es den Teams, proaktiv zu handeln und von Anfang an Governance in ihre KI-Initiativen zu integrieren. Dieser Ansatz minimiert zudem das Risiko und stärkt gleichzeitig die Fähigkeit Ihres Teams, ethische Prinzipien und Regierungsvorschriften einzuhalten.

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3. Vereinfachen Sie die Modellerstellung und -bereitstellung durch Automatisierung.

Künstliche Intelligenz kann nicht ohne die Data Science existieren, die großartige KI-Modelle formt, aber nur 33 % der befragten CDOs sehen erklärbare, umfassende Ausgaben als wichtiges Merkmal ihrer Datenarchitektur. Data Science erfordert eine moderne Datenarchitektur wie Data Fabric, die verschiedene Datentypen aus einer Vielzahl von Quellen in einer hybriden Multi-Cloud-Umgebung orchestrieren kann. Dies ermöglicht produktivere Arbeitsweisen wie MLOps, die KI-Funktionen nutzen, um operative Workflows wie die Modellerstellung zu profitieren und zu automatisieren.

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4. Verbinden Sie Daten in der gesamten IT-Geschäftswelt, unabhängig davon, wo sie sich befinden.

Ohne vernetzte Datensätze muss Ihr Unternehmen nur verteilte und komplexe Daten verarbeiten, die den Benutzern keine klare Geschichte erzählen. Dadurch wird es nahezu unmöglich, sinnvolle Datenprodukte zu erstellen, die dem Unternehmen einen geschäftlichen Mehrwert bieten und das Umsatzwachstum beschleunigen.

Eine Data-Fabric-Architektur bietet eine solide Multicloud-Strategie für die Datenintegration und demokratisiert den Datenzugriff, indem sie Daten dort bereitstellt, wo sie benötigt werden, und Sie dabei von der Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter befreit. Es kann auch Daten in Echtzeit synchronisieren, ohne geschäftskritische Daten zu unterbrechen.

Das Ergebnis? Ihre geschäftlichen und technischen Datenbenutzer haben Zugriff auf Self-Service-Daten, die einen ganzheitlichen und erklärbaren Überblick über die Geschäftswelt bieten. So können Sie genau bestimmen, welche Daten Sie haben und wo sie genutzt werden können, um den größten Geschäftswert zu erzielen.

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Die Maßnahmen der 8 % der führenden CDOs zeigen, dass es nie wirklich um die Daten geht. Es geht um den Wert von Erkenntnissen aus integrierten Daten für die Unternehmenstransformation. Der CDO ist entscheidend für die Transformation, erfordert jedoch die Grundlagen von Datenverwaltung und Data Governance.

Eine Data-Fabric-Architektur bietet letztlich die Vernetzung von Daten mit der Governance, die für wahre Innovation erforderlich ist, insbesondere in stark regulierten Branchen wie Banken. Dies schafft Mehrwert für das Unternehmen und steht in engem Zusammenhang mit den Geschäftszielen, insbesondere in Verbindung mit einer gezielten Datenstrategie.