In che modo i dati, l'AI e l'automazione possono trasformare l'azienda

Ci si aspetta che i responsabili dei dati di oggi rendano le organizzazioni più efficienti, migliorino il valore aziendale e promuovano l'innovazione. Il loro ruolo si è ampliato dalla fornitura di business intelligence alla gestione, alla garanzia che i dati di alta qualità siano accessibili e utili in tutta l'azienda. In altre parole, devono garantire che la strategia dei dati sia allineata alla strategia aziendale. Solo a partire da questa base, i responsabili dei dati possono promuovere una cultura basata sui dati, dove l'intera organizzazione è autorizzata a utilizzare al meglio le tecnologie di automazione e AI per migliorare il ROI. Questi ambiti possono trasformare l'azienda, dal risparmio sui costi alla crescita dei ricavi fino all'apertura di nuove opportunità di business.

Raccogliere, organizzare, gestire e memorizzare i dati è una sfida complessa. Un'architettura dei dati adatta allo scopo è alla base di organizzazioni efficaci basate sui dati. Basandosi sulle esigenze aziendali, essa stabilisce come i dati fluiscono nell'ecosistema dalla raccolta all'elaborazione fino al consumo. Le moderne architetture dei dati basate su cloud supportano elevata disponibilità, scalabilità e portabilità; workflow intelligenti, analisi e integrazione in tempo reale; nonché connessione ad applicazioni legacy tramite API standard. La scelta dell'architettura dei dati può avere un enorme impatto sui ricavi e sull'efficienza della tua organizzazione e i costi derivanti da un errore possono essere potenzialmente sostanziali.

La giusta architettura dei dati può permettere alle organizzazioni di bilanciare costi e semplicità e ridurre le spese di data storage, facilitando al contempo l'accesso ai dati affidabili per data scientist e utente business. Essa può aiutare a eliminare silos e integrare complesse combinazioni di sistemi e applicazioni aziendali per utilizzare al meglio gli investimenti esistenti e pianificati. E per aumentare il ritorno sugli investimenti in AI e automazione, le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione processi, metodologie e strumenti automatizzati che gestiscano l'uso dell'AI da parte dell'organizzazione attraverso la governance dell'AI.

Puoi utilizzare i dati per digitalizzare completamente la tua organizzazione tramite automazione e AI. La sfida è riunire il tutto e implementarlo in tutti i settori aziendali e IT.

Per le funzioni line-of-business, ecco cinque funzionalità chiave da considerare:

1. Process mining per identificare i migliori candidati all'automazione e scalare le iniziative di automazione prima di effettuare gli investimenti
2. Automazione robotica dei processi (RPA) per automatizzare attività manuali che richiedono molto tempo
3. Un motore di workflow per automatizzare i workflow digitali
4. Gestione delle decisioni operative per analizzare, automatizzare e governare le decisioni aziendali basate su regole
5. Gestione dei contenuti per gestire il crescente volume di contenuti aziendali necessari per gestire la tua azienda e supportare le decisioni
6. Elaborazione documentale per leggere i tuoi documenti, estrarre i dati e raffinare e memorizzare i dati per l'uso

Guardando alla digitalizzazione dell'IT, ecco tre aree di funzionalità da valutare:

1. Observability aziendale per migliorare il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni e accelerare le pipeline CI/CD
2. Gestione delle risorse applicative per fornire proattivamente le risorse di calcolo, storage e rete più efficienti alle applicazioni
3. AI per identificare proattivamente potenziali rischi o segnali di allarme di interruzione negli ambienti IT

Ma il processo e le persone non possono essere ignorati. Se non integri correttamente l'AI in un processo importante di un'organizzazione, potrebbe non esserci un reale impatto. Devi considerare di integrare l'AI nei processi di supply chain procurement, marketing, vendite e finanza, adattandoli di conseguenza. E poiché sono le persone a gestire i processi, l'alfabetizzazione dei dati è fondamentale per le organizzazioni basate sui dati, in modo che possano utilizzare al meglio e mettere in discussione le insight che un sistema di AI può offrire. Se gli utenti dei dati non sono d'accordo o non comprendono come interpretare le loro opzioni, potrebbero non seguire la procedura. Questo può rappresentare un rischio particolarmente elevato se si considerano le implicazioni che ciò può avere per la coltivazione di una cultura dell'etica sui dati e dell'AI e per il rispetto degli standard di privacy dei dati.

Costruire un'organizzazione basata sui dati è un'impresa sfaccettata che abbraccia IT, leadership e funzioni di business. Ma i benefici sono inequivocabili. Pone le basi per l'automazione e l'IT a livello aziendale. Può fornire un vantaggio competitivo alle organizzazioni nella loro capacità di identificare rapidamente le opportunità di risparmio sui costi e di crescita, e persino di sbloccare nuovi modelli di business.