Come allineare con successo la tua strategia di AI, dati e analisi

I CDO hanno un ruolo critico nell'aiutare l'azienda a utilizzare i dati e la tecnologia per la trasformazione digitale, ma ciò richiede un allineamento tra la strategia di dati e analytics con la strategia aziendale complessiva. Uno studio recente del Chief Data Officer dell'IBV ha rivelato che il 63% dei migliori CDO intervistati è allineato alla strategia aziendale, rispetto al 48% degli altri CDO intervistati. Per passare dai dati a insight fruibili, devi capire cosa guida l'azienda, collegando la tua Strategia di analytics agli obiettivi aziendali.

Considera il fatto che il CDO medio intervistato destina il 2,32% del fatturato annuo alla gestione dei dati e alla strategia per aumentare la crescita dei ricavi dell'1%. Ma i CDO di più alto livello intervistati ottengono lo stesso risultato allocando il 2,27%. Anche se non sembra una grande differenza, può comportare milioni di dollari di risparmi, un ROI notevolmente migliorato e risultati migliori a lungo termine.

Quando la strategia dei dati e la strategia aziendale sono allineate, è possibile utilizzare gli investimenti nei dati per perseguire nuove fonti di valore e alimentare l'innovazione all'interno delle organizzazioni, in linea con gli obiettivi strategici dell'organizzazione. Infatti, quasi 9 su 10 dei chief data officer di un gruppo d'élite, le cui organizzazioni destinano proporzionalmente meno entrate ai dati ma generano un valore aziendale uguale o superiore, utilizzano gli investimenti nei dati in questo modo.

Allineare la tua strategia dati e la strategia aziendale significa unire i vari framework e linee guida esistenti nei diversi dipartimenti per una visione unificata del panorama dei dati a cui tutti concordano. Per utilizzare le connessioni tra utenti business, utenti tecnici e risultati complessivi aziendali, i leader dei dati di oggi hanno bisogno di un'architettura data moderna come Data Fabric per semplificare l'accesso ai dati e facilitare il consumo di dati self-service. Ci sono quattro modi chiave per utilizzare un'architettura Data Fabric per aumentare le opportunità di partner interni ed esterni che possano potenziare i team in tutto il landscape.

1. Creare una base di dati attuabile con una governance dei dati adeguata per contribuire a garantire la privacy dei dati e la sicurezza dei dati in tutto il panorama.

Alla domanda sulle caratteristiche più importanti della loro architettura dati, la maggior parte dei CDO ha classificato la sicurezza ben al di sopra di qualsiasi altro aspetto. Una base di dati solida include la definizione di una politica di governance dei dati che guidi la qualità dei dati, la privacy e le pratiche di sicurezza per l'organizzazione che può essere rafforzata utilizzando la tua architettura dati. Tuttavia, meno di due terzi dei CDO intervistati affermano di proteggere e tutelare i dati al massimo. Le sfide che influenzano questa mancanza di fiducia nei loro attuali processi di protezione e sicurezza includono la piena conformità alla legislazione e agli standard sui dati, il fatto che la gestione dei dati (finanziari, supply chain, inventario e personale) siano protetti e i dati dei loro clienti siano al sicuro.

Questa base di governance di un'architettura Data Fabric chiarisce quali dati esistono, chi deve avere accesso a quali set di dati e come la conformità su larga scala consente di migliorare la qualità dei dati e il lignaggio nel suo landscape utilizzando un catalogo di dati aumentato.

Fornisce anche una generazione di metadati automatizzata e un livello di governance che garantisce il rispetto degli standard di qualità dei dati, privacy dei dati e sicurezza. Questo assicura la conformità alle normative e alle esigenze di auditing grazie a una maggiore visibilità e al mascheramento dei dati in tutte le iniziative di dati, analytics e AI su qualsiasi cloud.

Per saperne di più, consulta l'ebook "Governance dei dati per i data leader".

2. Ottimizzare i workflow e il processo decisionale con un approccio all'IA centrato sull'uomo, di principio, responsabile, trasparente e spiegabile.

I CDO hanno un ruolo critico nel creare le basi dati che facilitano la creazione di soluzioni di AI che favoriscono il processo decisionale, ma anche mitigano i rischi. Gli algoritmi e i modelli AI devono funzionare in modo affidabile per essere attuabili e generare valore, ma serve anche visibilità e responsabilità per gli insight. Gli utenti finali devono comprendere gli standard utilizzati per elaborare i dati, definire un framework all'interno del quale applicare AI e algoritmi, e team diversi coinvolti per garantire che i risultati siano corretti ed evitare pregiudizi inconsci. Altrimenti, gli investimenti di tecnologia e di gestione del cambiamento che favoriscono un'organizzazione basata sui dati (come l'alfabetizzazione dei dati) vanno sprecati.

Un data fabric fornisce una base tecnica supportata da un processo chiaro per il benchmarking e la valutazione dei modelli AI lungo tutto il ciclo di vita dell'AI, indipendentemente dalla sua fase di adozione.

Formata da un team forte e interfunzionale, questa combinazione di tecnologia, persone e processi consente ai team di essere proattivi e di integrare la governance nelle loro iniziative di AI fin dall'inizio; un approccio che riduce al minimo i rischi, rafforzando al contempo la capacità del tuo team di rispettare i principi etici e le norme del governo.

Maggiori informazioni nell'ebook "Governance dell'AI per i data leader.

3. Semplificare la costruzione e l'implementazione dei modelli con l'automazione.

L'AI non può esistere senza la data science che plasma i grandi modelli AI, ma solo il 33% dei CDO intervistati indica output spiegabili e completi come una caratteristica importante della loro architettura dati. La data science richiede un'architettura dati moderna come Data Fabric che possa orchestrare diversi tipi di dati provenienti da una varietà di fonti all'interno di un ambiente multicloud ibrido. Ciò consente modalità di lavoro più produttive, come gli MLOp che utilizzano al meglio le funzionalità dell'AI per semplificare e automatizzare i workflow operativi, come la creazione di modelli.

Maggiori informazioni nell'ebook "Data science e MLOps per i data leader".

4. Collegare i dati in tutto il panorama IT, indipendentemente da dove risiedono.

Senza set di dati connessi, la tua organizzazione si ritrova bloccata con dati eterogenei e complessi che non raccontano una storia chiara ai suoi utenti. Questo rende quasi impossibile creare prodotti di dati significativi che forniscano valore commerciale all'organizzazione e accelerino la crescita dei ricavi.

Un'architettura di data fabric fornisce una solida strategia di integrazione multicloud e democratizza l'accesso ai dati fornendo i dati dove ne hai bisogno e liberandoti dai vincoli esclusivi con determinati fornitori lungo il percorso. Può anche sincronizzare i dati in tempo reale senza interrompere i dati mission-critical.

Il risultato? Gli utenti dei dati aziendali e tecnici hanno accesso a dati self-service che mostrano una visione olistica e spiegabile del panorama. In questo modo puoi individuare esattamente quali dati hai a disposizione e dove possono essere utilizzati per generare il massimo valore aziendale.

Scopri di più esplorando l' ebook "Integrazione dei dati per i leader dei dati".

Le azioni dell'8% più alto dei CDO intervistati indicano che non si tratta mai davvero dei dati. Si tratta del valore di business transformation delle insight derivanti da dati integrati. Il CDO è critico per guidare la Trasformazione, ma richiede le basi fondamentali della gestione dei dati e della governance dei dati.

Un'architettura di data fabric fornisce in ultima analisi l'interconnessione dei dati con la governance necessaria per una vera innovazione aziendale, specialmente in settori altamente regolamentati come le banche. Questo genera valore per l'organizzazione ed è legato agli obiettivi aziendali, soprattutto se abbinato a una strategia di dati deliberata.