Progetta la tua strategia sui dati in sei passaggi

Con l'ascesa dell'AI, una strategia di dati chiara e attuabile è diventata indispensabile.

La sfumatura è necessaria; ogni caso d'uso dell'AI ha le proprie esigenze di dati. Ottenere il massimo dall'AI generativa, ad esempio, richiede dati non strutturati ben gestiti.

Indipendentemente dal tuo obiettivo, una strategia di successo dei dati inizia dando un senso al tuo landscape di dati: i tuoi asset, l'infrastruttura dati e l'uso dei dati aziendali. Dovrai inoltre instillare una cultura di alfabetizzazione dei dati, democratizzazione dei dati e know-how dell'AI che dia potere ai team in tutta la tua organizzazione.

Il framework riportato di seguito in sei parti ti aiuterà a progettare una strategia di dati per coltivare un'AI che sia scalabile per tutta la tua azienda e che ti aiuti a raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.

Principali domande degli stakeholder

1. A quali iniziative aziendali dare la priorità?
2. Ci sono problemi di dati che potrebbero rallentare l'adozione dell'AI?
3. Quali sfide minacciano gli obiettivi prioritari?
4. Quali aree possono essere migliorate ottimizzando l'accesso a dati di alta qualità?
5. In che modo si misura il successo nell'organizzazione?

“Quando incontri i tuoi stakeholder, individua le esigenze di dati in tutta l'azienda, per mostrare il valore dei dati come asset strategico.”

Jo Ramos
Data and AI solution Engineering Leader

IBM 

Individuare il caso d'uso più convincente

Allineare i dati corretti con gli obiettivi aziendali "inizia e finisce con la domanda: quale problema aziendale stai tentando di risolvere?", dice Tony Giordano, che dirige la strategia dei dati, la consulenza e gli impegni di trasformazione per IBM.

Mentre cerchi un caso d'uso convincente, tieni a mente risultati chiari e raggiungibili che si allineino alle priorità aziendali¹

Proteggi i tuoi investimenti


Utilizza l'infrastruttura, la tecnologia e le competenze esistenti per stabilire dove e come i tuoi dati possono aiutare a raggiungere i risultati aziendali. Quando conosci davvero i tuoi dati, puoi individuare un'architettura dati obsoleta, sfruttare meglio le iniziative finanziate e individuare le aree da migliorare.

Individuare barriere e lacune

Una volta definiti gli obiettivi e ottenuto il supporto da parte della dirigenza, individua gli ostacoli alla creazione di una vera esperienza data-first. I silos spesso impediscono l'integrazione dei dati, la gestione dei dati e l'efficienza dei workflow. In effetti, l'81% dei leader IT afferma che i silos di dati stanno ostacolando gli sforzi di trasformazione digitale.²

Garantire un facile accesso ai dati

Gli utenti devono poter accedere senza problemi ai dati che producono ottimi risultati. Non dovrebbero preoccuparsi di dove sono presenti i dati o se sono governati e conformi.

Applicare il design thinking alla strategia dei dati


Un approccio basato sul design thinking aiuta a far emergere i punti critici dell’organizzazione, apportando valore strategico a molteplici casi d’uso, linee di business e team individuali. Aiuta a generare risoluzioni realizzabili attraverso un ciclo continuo di osservazione, riflessione e iterazione.

Valutare talenti e competenze


Assicurati che la tua organizzazione offra formazione continua per stare al passo con i progressi dell'AI e dell'IT. Un sondaggio IBM IBV ha rilevato che l'85% dei principali CDO sta ampliando la formazione, il 77% sta riqualificando il personale interno e il 70% sta acquisendo nuovi talenti per aumentare l'alfabetizzazione dei dati nelle loro organizzazioni.³

Dare priorità alla governance


Rimanere aggiornati sugli elementi dati critici e regolamentati è essenziale per far funzionare i propri sistemi senza errori di duplicazione, ricerche inaffidabili o violazioni della privacy. Considera chi possiede, gestisce e definisce le policy sui tuoi dati e se tale governance influisce su sicurezza, privacy o conformità. Assicurati che le parti interessate dispongano dei diritti necessari per il processo decisionale, di un framework di responsabilità e di risorse esterne per gestire i dati in modo efficace.

Definire lo stato target dei tuoi dati


"Numerosi di dati sono obsoleti e raramente hanno la flessibilità necessaria per evolversi nell'ambiente digitale odierno", afferma Giordano. Un'architettura dei dati moderna deve essere gestita, governata e protetta per garantire una qualità dei dati coerente. Richiede la flessibilità necessaria per evolversi insieme ai tuoi canali digitali.


Misurare i progressi verso i tuoi obiettivi

Ci si aspetta che i data leader promuovano la trasformazione a lungo termine, ma spesso vengono valutati in base ai risultati aziendali a breve termine. Un sondaggio di AWS ha rilevato che il 74% dei CDO afferma che il proprio successo è giudicato dai risultati aziendali o da una combinazione di obiettivi aziendali e tecnologici, mentre solo il 3% afferma che il loro successo si misura esclusivamente sui risultati tecnici.⁴

“Da un consiglio di amministrazione che si attende risultati "magici" all'inizio del mandato di un CDO, ai CEO che pensano che una grande azienda possa basarsi completamente sui dati in sei mesi o meno, le pressioni sui CDO non sono mai state così alte.”

IBV CDO Study (2023)³

Concentrati sugli obiettivi per i tuoi dati. Utilizza gli insight degli utenti dei dati per scoprire i modi migliori per accelerare il valore aziendale tramite l'AI.


Definire una policy di governance dei dati


Un solido framework di governance dei dati favorirà qualità, privacy e sicurezza. Un livello di metadati e governance migliorerà la visibilità e la collaborazione all'interno della tua organizzazione, indipendentemente da dove sono memorizzati i tuoi dati. Inoltre, la policy di governance dei dati sarà alla base del modo in cui i tuoi dati verranno gestiti, protetti e mantenuti privati, aiutandoti anche a monitorare il modo in cui l'AI supporta gli sforzi di conformità.

Individuare i fautori dei dati 


Trova persone fermamente favorevoli all'uso di dati per migliorare il proprio lavoro. Questi partner di successo possono contribuire a standardizzare le pratiche relative ai dati e a promuovere buone abitudini in materia di dati. Cerca sostenitori nei team dei dati, come data engineer, architetti o scienziati che sviluppano modelli AI. Anche i leader aziendali i cui team si affidano all'analisi dei dati sono degli ottimi candidati.

Impostare i tuoi cicli di sprint

Per integrare una strategia di dati e AI, inizia fissando obiettivi chiari e raggiungibili. Crea un team interfunzionale intorno a questi obiettivi ed esegui brevi cicli di sprint con traguardi raggiungibili per dimostrare i progressi. Assicurati che i vertici aziendali, i team tecnologici e gli utenti business condividano la stessa visione.

Raccogliere piccole vittorie


Concentrati su casi d'uso semplici e d'impatto per mostrare rapidamente il valore dei tuoi investimenti nei dati e nell'AI. Evita di affrontare subito i problemi più difficili. Investi in programmi pilota durante le fasi iniziali dell'adozione dell'AI per acquisire l'esperienza necessaria per ottenere risultati di maggiore portata in futuro.

Sviluppare un catalogo dati centrale

Un catalogo centrale memorizza e condivide i dati sia in forma originale sia accurata, rendendone più facile l'accesso e l'utilizzo. Monitora in che modo i dati vengono consumati e quali sono gli insight che emergono, consentendo così agli utenti di prendere decisioni informate in tutta l'organizzazione.

Promuovi l'adozione di consumatori di dati


Incoraggia l'adozione a livello aziendale del nuovo framework. Questo migliora la comunicazione, semplifica i workflow, ottimizza la sicurezza e sblocca nuovi modelli di business, opportunità di mercato e efficienze operative.

Mostrare e raccontare


I tuoi casi d'uso sono uno strumento potente per dimostrare l'impatto. Come sottolineato in un articolo della Harvard Business Review, i CDO e i leader AI ottengono un maggiore successo quando "rendono i dati un business per tutti".⁵

I casi d'uso possono includere data science, analytics operativa, trasformazione digitale, business intelligence, iniziative di AI generativa e altro ancora, offrendo a più team l'opportunità di utilizzare i dati per un impatto aziendale reale.

Assumere e riqualificare i talenti


Colmare le lacune nelle competenze significa guardare oltre le tradizionali strategie di assunzione e formazione. Le aziende si affannano per soddisfare la necessità di talenti e molte stanno modificando i propri requisiti di formazione ed esperienza solo per poter coprire determinati ruoli. Quando la formazione e le assunzioni non sono sufficienti, è opportuno valutare come AI e automazione possono contribuire ad affrontare la carenza di manodopera e la discrepanza tra domanda e offerta di competenze.

Sviluppare partnership solide

Il tuo ruolo come data leader è aiutare la tua organizzazione a prendere decisioni sagge su raccolta, gestione e utilizzo dei dati. Nel costruire e rafforzare le partnership a tutti i livelli, sii aperto ai feedback e alla collaborazione. Una cultura data-first prospera quando le persone sono motivate a imparare, a prendersi le proprie responsabilità e abbracciare nuovi ruoli.

Fare dei dati il proprio elemento distintivo

Mentre migliori le tecnologie esistenti e introduci nuove soluzioni per semplificare l'accesso ai dati, ricorda che non stai semplicemente creando efficienze e generando nuovi insight. In realtà stai costruendo una cultura appassionata nello sfruttare i dati al massimo potenziale.