يسعى قادة البيانات اليوم بتركيزهم على ما يتجاوز معلومات الأعمال وحدها إلى اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي وبناء النماذج التنبؤية التي تساعد على إنجاز مهام منظماتهم.
لكن لتحقيق ذلك،يجب أن تتبنى استراتيجيات البيانات الخاصة بك النهج الصحيح الذي يقوم على فهم البيانات، ويتماشى مع استراتيجية الأعمال، ويبني حلول الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات التي تشمل المنظمة بالكامل. ينبغي تمكين الأشخاص وتحديد الحالات التي تلبي احتياجات العمل، بدءًا من التحليلات التقليدية وعلم البيانات وصولًا إلى التحليلات التشغيلية، والبيانات الرقمية، وبيانات مستشعرات إنترنت الأشياء (IOT)، والبيانات المصورة، ومبادرات الذكاء الاصطناعي وتطوير المنتجات الجديدة. تعد الإستراتيجية الواضحة للبيانات أولى الخطوات الأساسية لتوسيع نطاق عمل الذكاء الاصطناعي.
ولكن الاستفادة الكاملة من إمكانات البيانات والذكاء الاصطناعي تتطلب اتخاذ قرارات إبداعية وسرد قصص مقنعة ودعم متعدد الوظائف. سيساعدك إطار العمل هذا المكون من ست خطوات—الذي يتضمن خبرات من الرواد في مجال البيانات—على تصميم وتنفيذ استراتيجية عمل، تمكّنك من تحقيق أقصى استفادة من فرقك وكوادرك ونقاط قوتك كمدير بيانات.
اربط البيانات واستراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مع استراتيجية الأعمال
تُعد المشاركة أمرًا مهمًا عند وضع أي إستراتيجية بيانات جيدة. للمواءمة بين أولويات العمل وأولويات البيانات، تحتاج إلى فهم أهداف المنظمة وقيادتها العليا بوضوح. يعد الاجتماع مع الإدارة العليا والأطراف المعنية بالأعمال الخطوة الأولى في مساعدة منظمتك على تحقيق أهدافها من خلال الاعتماد على البيانات باعتبارها ميزة تنافسية حقيقية. تقول د. رانيا خلف، الرئيس التنفيذي للمعلومات والبيانات في شركة Inari: "يبدأ الأمر كله وينتهي بتحديد مشكلة العمل التي تحاول معالجتها".
في نهاية المطاف، سيعني الربط بين استراتيجيتي الأعمال والبيانات دمج إطار العمل والمبادئ التوجيهية الموجودة في جميع الأقسام للحصول على رؤية موحدة للبيانات يوافق عليها الجميع (في الحالة المثالية).
ووفقًا لمؤسسة Gartner®، فإن كبيري مسؤولي البيانات الذين يربطون البيانات والتحليلات بنتائج ومقاييس الأعمال ذات الأولوية والمحددة كميًا سيكونون أكثر نجاحًا من أقرانهم الذين لا يفعلون ذلك.¹
لكن عندما تبدأ مهمتك، كن واقعيًا، كما يقول Srinivasan Sankar، قائد البيانات والتحليلات المؤسسية في قطاع التأمين. ولمساعدة القيادة على رؤية المزايا الاستراتيجية للبيانات ومبادرات الذكاء الاصطناعي، تأكد أولاً من توضيح الأولويات والاتفاق عليها مع بدء تبلور بيئتك التعاونية المستندة على البيانات.
حدد حالات الاستخدام الأكثر إلحاحًا
إذا أتيح لك إمكانية الوصول إلى بيانات عالية الجودة، ما المشكلات التي يمكنك معالجتها في مؤسستك؟ يقول Jo Ramos، المتخصص في تصميم البيانات وتطبيقاتها لعملاء IBM: "أثناء اجتماعك مع الأطراف المعنية، حدد احتياجاتك من البيانات الخاصة بأهداف الأعمال المتعددة داخل القطاع الواحد أو فيما بين القطاعات المختلفة لإظهار قيمة البيانات باعتبارها أصلًا استراتيجيًا".
افحص مشهد البيانات في كل اتجاه. ماذا لو كان بإمكانك خفض تكاليف سلسلة التوريد من خلال تحديث التطبيقات القديمة؟ أو ربما تتمكن من أتمتة عملية معالجة المخاطر والتحقق من الامتثال باستخدام الذكاء الاصطناعي لاكتساب معارف أسرع وأفضل؟ من خلال تحسين معرفتك بمدى جودة بياناتك وكيفية تدفقها (من عدمه) في قطاعات المؤسسة المختلفة مثل القطاع المالي وقطاع المبيعات والتسويق، ستحصل على رؤية أكثر شمولية للعمليات وتكتشف فرصًا جديدة لرفع سقف طموحاتك وزيادة أرباحك وتقليل المخاطر.
تعرّف على الأدوات الموجودة في مجموعة أدواتك
تعاون مع قسم تقنية المعلومات للارتقاء بإستراتيجية بياناتك من خلال الاستفادة من البنية التحتية والتقنيات القائمة، بالإضافة إلى التقنيات الجديدة والرائدة. إن فهمك للمنظومة التقنية والاستراتيجيات الحالية الخاصة بمؤسستك ( إلى جانب الاستراتيجيات الفرعية والثانوية أيضًا) سيساعدك على رسم مسار عمل محدد وقابل للتنفيذ لاستخدام البيانات والذكاء الاصطناعي والتطبيقات التقنية للمساعدة في تحقيق نتائج الأعمال. تتسم هذه المعرفة بأهمية كبيرة—فالاستفادة من المبادرات المخطط لها والممولة يساعد على ضمان قدرتك على تطبيق إستراتيجية بياناتك.
تعرّف على إستراتيجيات التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي في مؤسستك
يشير Ramos إلى أن تحديث التطبيقات وتطوير الأنظمة القديمة لا يضيف قيمة ما لم تأخذ في الاعتبار منظومة البيانات الحالية لشركتك أولاً. وأضاف: "تتحدث الكثير من المؤسسات عن تحديث التطبيقات ونقل التطبيقات إلى البيئة السحابية ولكنهم يغفلون عن البيانات نفسها." "عندما يتعلق الأمر بدمج البيانات وإجراء التحليلات، فإن الأمر لا يقتصر على نقل جميع التطبيقات إلى البيئة السحابية—بل يتعلق بمعرفة كيف ستندمج البيانات في بنية حديثة جديدة."
حدد نقاط الضعف للكشف عن العقبات والثغرات
وبعد أن عرفت الأهداف النهائية وحصلت على موافقة القادة (لقد حصلت على موافقة القادة بالفعل، أليس كذلك؟)، تأتي مرحلة فحص نظامك البنائي وتقييم نقاط الفاعلية وعدم الفاعلية. ما هي العوائق التي تحول دون بناء تجربة حقيقية تقوم على البيانات في المقام الأول؟
غالبًا ما تشكل الصوامع التنظيمية تحديات أمام تكامل وإدارة البيانات وسير العمل. في الواقع، فإن 82% من المؤسسات تعيقها صوامع البيانات.² ولكي يكون الموظفون أكثر إنتاجية، يحتاجون إلى بيانات خدمة ذاتية وتطبيقات أو حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع وجود الضوابط المناسبة. لا ينبغي أبدًا أن تكون إمكانية الوصول إلى البيانات هي العقبة.
فأنت تريد أن يتمكن المستخدمون لديك من الوصول إلى البيانات واستخدامها لتحقيق نتائج رائعة. فلا ينبغي أن يفكروا في مكان وجودها، أو ما إذا كانت هناك معايير حوكمة أو امتثال تنطبق على البيانات الوصفية. ومن المفترض أن يتمكنوا من استخدام البيانات التي يحتاجونها بكل ثقة.
افحص البيانات للكشف عما لديك وما تحتاج إليه
تكشف مخططات البيانات عن منحنيات وخطوط المعلومات بنفس الطريقة التي تُظهر بها الخريطة الطبوغرافية الجبال والتلال والوديان. ويمكنها تصنيف وتجميع وإدارة سيناريوهات البيانات التي تتضمن الأولويات والاحتياجات المتنافسة لأي مؤسسة. وعندما تفهم مخططات البيانات في شركتك، يمكنك تحديد القيود ورصد بنيات البيانات القديمة، مثل التقنيات التي لا تتناسب مع إستراتيجية الأعمال. كما يمكنك أيضًا تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسينات منطقية، مثل فرص اعتماد المزيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة الأكثر كفاءة، ,التحذيرات التي تعيق عملية التكامل في البيانات.
قيّم الفريق لمعرفة من يوافقك في رؤيتك وما الذي يضيفونه للعمل
بغض النظر عن مدى براعتك وموهبتك، لا يمكنك تحقيق تغييرات هائلة في البيانات بمفردك. لذا تأكد من امتلاك فريقك—وهذا يشملك أنت—للمهارات المحددة والتدريب المستمر اللازم لمواكبة الوتيرة السريعة في مجال تكنولوجيا المعلومات، خاصة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. تعمل أكثر من نصف المؤسسات على تعزيز مهارات الموظفين الداخليين لزيادة وعيهم وخبراتهم في مجال البيانات، بينما تُعين مؤسسة واحدة من كل خمس مؤسسات الخريجين وتدربهم.³ تحل بالذكاء وواصل مسيرتك بذكاء.
أعط الأولوية لعناصر البيانات الضرورية للحوكمة
تعد القدرة على التعامل مع عناصر البيانات الحساسة والمنظمة—مثل الأسماء والعناوين وأرقام الضمان الاجتماعي وغيرها—أمرًا ضروريًا لتشغيل أنظمة الأعمال المختلفة دون الوقوع في مشكلات الازدواجية أو عمليات البحث الخاطئة أو انتهاكات الخصوصية. وازن بدقة بين تأمين البيانات وتعزيز الابتكار. حدد من يمتلك زمام السياسات المتعلقة بالبيانات ويديرها ويحددها في الوقت الحالي، وما إذا كانت هذه الإدارة تؤثر في الأمن أو الخصوصية أو الامتثال. تأكد من أن الأشخاص المناسبين داخل مؤسستك هم أصحاب الحق في اتخاذ القرار، وأن يتوفر لهم إطار عمل المسؤوليات والموارد الخارجية اللازمة لضمان اتباع السلوك المناسب في تقييم وإنشاء واستهلاك والتحكم في البيانات والتحليلات. كذلك لا تنس حوكمة تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها في هذه المرحلة.
تحديد الحالة المستهدفة لبياناتك
حدّد رؤيتك الشاملة بحيث تكون أي نقاشات حول استراتيجيات البيانات وما ينتج عنها من تغييرات في العمليات مفيدة لمهندسي التطبيق ومحللي الأعمال وكذلك بالنسبة للمسؤولين عن الموارد البشرية والمبيعات. يقول Tony Giordano، مدير إستراتيجيات البيانات والاستشارات وسياسات التحول في IBM:
"أصبحت الكثير من منظومات البيانات قديمة ونادرًا ما تتمتع بالمرونة الكافية للتطور في ظل البيئة الرقمية الحالية، لكن عمليات التحول الرقمي تتطلب القدرة على اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، كما يتطلب إعداد النماذج التنبؤية التي توفر هذه القدرة على اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي منظومات تعتمد على علوم البيانات. إن أهمية البيانات التشغيلية تزداد باعتبارها جزءًا حساسًا من منظومة البيانات. تحتاج بنية البيانات الحديثة نظامًا بنائيًا متكاملاً للبيانات مزود بإمكانات تحتاج إلى إدارة وحوكمة وتأمين لضمان جودة البيانات المتسقة والمرونة اللازمة لمواكبة تطور القنوات الرقمية."
هذه الدرجة من الاهتمام بالتفاصيل تجعل تغيير عمليات الأعمال أقل صعوبة، نظرًا لأنك ستكون على استعداد لمواجهة المخاوف من خلال تقديم شرح مفصل لمدى فاعلية تلك الحلول في تسهيل حياة مستخدم معين. وهذا جزء مهم—حيث قال 37% من المشاركين في استطلاع أُجري مؤخرًا إن أمن البيانات هو التحدي الأول بالنسبة لهم، يليه خصوصية البيانات وإدارة خطوط تدفق البيانات.⁴
كن محددًا بشأن الجوانب التي يمكن فيها لتحديث التطبيقات والأتمتة والذكاء الاصطناعي الارتقاء بإستراتيجيتك
فكلما حصلت على المزيد من المعلومات من إستراتيجيات التحول الرقمي وتقنية المعلومات لديك، كلما تمكنت من تحسين إستراتيجية بياناتك. وتساعد هذه المعارف على تعزيز الكفاءة وزيادة الإيرادات والحد من المخاطر، خاصةً عند زيادة الانتفاع بها باستخدام تقنيات تحديث التطبيقات الأتمتة والذكاء الاصطناعي.
عملت شركة Lufthansa مع فريق IBM لتجربة أفكار وخدمات أعمال جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي من شأنها تعزيز تجارب العملاء. أصبحت مصادر البيانات التي كانت مشتتة في السابق متاحة الآن للبحث باستخدام اللغة الطبيعية ومصطلحات الطيران بما يمكن من التعامل بسهولة أكبر مع ما يقرب من 100000 استفسار من استفسارات العملاء سنوياً. يقول Mirco Bharpalania، المدير المسؤول عن الحلول متعددة المجالات في Lufthansa Group: "ترى شركة Lufthansa أن الذكاء الاصطناعي له أهمية بالغة لأنه يفتح لنا آفاق عالم البيانات الذي نعاصره بالفعل. فهو يساعدنا على استغلال جميع الإمكانات التي نمتلكها بطريقة أو بأخرى في قواعد بياناتنا."
قيّم مدى تقدمك نحو تحقيق أهدافك
نحن نتفهم ما تواجهه. غالبًا ما يُتوقع منك كقائد للبيانات أن تنفذ وتقيم النتائج الرئيسية على ثلاث مستويات متنافسة: نمو الإيرادات، والكفاءة التشغيلية، والحد من مخاطر الأمن والخصوصية. استخدام البيانات للمساهمة بشكل مباشر في نمو الشركة. من خلال وضع مقاييس للنجاح، فإنك تحدد أولويات جهودك استنادًا لما هو أكثر أهمية في هذه اللحظة بالنسبة لمؤسستك.
لا تنس أن ترجع إلى ملاحظاتك المدونة في الاجتماعات الأولية مع الأطراف المعنية لترى كيف حددوا مؤشرات الأداء الرئيسية والأهداف—وكيف تتماشى تلك المؤشرات مع الاستراتيجية الحالية لمنظومة البيانات واستراتيجية الذكاء الاصطناعي. هل تتماشى مؤشراتك مع الخطط الجريئة التي تم وضعها في ذلك الوقت؟ إذا لم يكن الأمر كذلك، فقد حان الوقت لإعادة الاتصال وإعادة التنسيق. "غالبًا ما يكون دور كبير مسؤولي البيانات قصير الأجل." السبب هو عدم تحديد التوقعات. فكما يقول Sankar "احرص على تحديد هذه التوقعات وتحقيق النتائج بمرور الوقت."
حدد أبرز نقاط استراتيجية البيانات الخاصة بك—وشاركها
في هذه المرحلة، يجب أن تكون شديد الوضوح بشأن أولويات مؤسستك وكيفية استخدام البيانات والذكاء الاصطناعي لتوليد قيمة الأعمال بشكل سريع. ما هي الثغرات التالية التي يجب سدها؟ إن إلقاء نظرة على الصورة الشاملة—تشمل الوضع الحالي وما هو مقبل—يعطيك سياقًا استراتيجيًا لوضع خطط قابلة للتنفيذ وصولًا لتحقيق الأهداف والتوسع. وفي أثناء تلك العملية، احرص على تضمين النتائج والأهداف والمقاييس التي ستبقيك على المسار الصحيح حتى تتمكن من مشاركتها مع مؤسستك طوال مسيرتك. فيما يلي بعض ما يجب تضمينه في النظرة العامة على استراتيجية البيانات الخاصة بك:
- الملاحظات والتحديات والتوصيات
- الأهداف والنتائج والمقاييس
- الاحتياجات من البيانات متعددة الوظائف لدعم حالات الاستخدام المختلفة
- متطلبات أمن البيانات وخصوصيتها
تذكّر أن: الاستراتيجية ليست مجرد إجراء ورقي—إنها نهج حي ومتطور. لذا تحل بالإبداع. واصل التقييم والتحسين المتكرر بناءً على أهداف وغايات العمل المتغيرة، وتأكد دائمًا من أن استراتيجيتك تسمح بالمرونة والسرعة والابتكار البشري.
حدد—سيناريوهات واقعية—وكيفية التعامل معها
وسواء أكان دورك يعني تجديد أنظمة متقادمة، أو التخلص من المنتجات القديمة، أو تفويض المهام لشركاء محترفين في مجال البيانات، أو تطبيق الذكاء الاصطناعي في جميع مجالات الأعمال، فإن مهمتك هي التركيز على أهدافك المتعلقة بالبيانات بأقل قدر ممكن من الانحراف عنها. احصل على معلومات واضحة من مستخدمي البيانات لديك. حدد أفضل الوسائل لتسريع توليد القيمة من أعمالهم باستخدام الذكاء الاصطناعي. يساعدك تطبيق خريطة البيانات التي قمت بإنشائها في مرحلة التخطيط على متابعة حالات الاستخدام ومراقبة عناصر التحكم المختلفة عبر خطوط عمل متعددة.
حدد سياسة إدارة البيانات بناءً على الجودة والخصوصية وأمن البيانات والذكاء الاصطناعي
تساعد المعايير الصارمة للإدارة والخصوصية ضمن إطار المنهجيات الحديثة لإدارة البيانات على تقدم المؤسسات في ظل تزايد حجم البيانات. تعمل البيانات الوصفية ومستوى الحوكمة لجميع البيانات والتحليلات ومبادرات الذكاء الاصطناعي على زيادة الرؤية والتعاون عبر المؤسسة، بغض النظر عن مكان وجود البيانات. ستُشكل سياسة إدارة البيانات لديك السلوكيات المتعلقة بجودة البيانات وخصوصيتها وأمنها وإدارتها، وستُظهر مدى مساعدة الذكاء الاصطناعي على تسهيل هذه الجهود التنظيمية. ومهما كانت السياسة التي تطبقها يجب أن تساعد في توحيد المصطلحات لكل من البيانات المنظمة وغير المنظمة حتى يتمكن جميع أفراد المؤسسة من التحدث بنفس اللغة. ويجب أن يكون كل ذلك مدعومًا بتطبيقات مصممة لبيئات خاصة، ومتوافقًا مع المتطلبات الأمنية والتنظيمية، وقائمًا على سحابة متعددة هجينة لضمان الحماية المثلى.
احصل على الكتاب الإلكتروني: إدارة البيانات لقادة البيانات ←
حدد داعمي إستراتيجية بياناتك
إن الأشخاص في مؤسستك الذين تصفهم كشركاء في إستراتيجية البيانات ودعمها هم شركاؤك في النجاح. اكتشف من هم الأكثر حماسًا بشأن مدى تأثير البيانات في عملهم وشاركهم في الاجتماعات الدورية والحفاظ على المعايير. "يقول Sankar: "لقد بدأتُ بخطوات صغيرة تمثلت في تحديد أبرز المستخدمين وأكثرهم فاعلية. يبدأ الأمر بنجاح وحدة واحدة بعدها يسري النجاح كالنار في الهشيم".
إن شركة IBM بوصفها مؤسسة تضع البيانات في المقام الأول لديها فريق من المتخصصين في مجال البيانات مهمتهم تقتصر على مساعدة المؤسسة على استخدام البيانات بصورة أفضل وأكثر انتشارًا على كل المستويات.
يتمتع هؤلاء المتخصصين في مجال البيانات بالإمكانيات المطلقة داخل IBM بمعنى أنهم إذا وجدوا مجموعة ذات عقلية متماثلة ضمن فريق الحسابات أو سلسلة التوريد على سبيل المثال ويرغبون في الاعتماد على البيانات وإمكانات الذكاء الاصطناعي، فيمكنهم فعل ذلك دون الحاجة إلى العودة للحصول على إذن أو تمويل.
وحد المسميات
بحلول عام 2024، ستتمكن المؤسسات التي تستخدم البيانات الوصفية النشطة بصورة فعالة من تقليل الوقت اللازم لتسليم البيانات المتكاملة بمقدار النصف وتحسين إنتاجية فرق البيانات بنسبة 20%.⁵
ولاستخدام البيانات الوصفية للمساعدة على توحيد المسميات، تعد العديد من المؤسسات دليل معرفي. يتيح الدليل المعرفي للمستخدمين الوصول إلى وتصنيف ومشاركة البيانات والأصول المعرفية ومعلومات الامتثال، بصورة تماثل المسرد المشترك بين المؤسسات. والهدف من ذلك هو التأكد من التزام الجميع بنفس المعايير، بدون مبالغة، فيما يتعلق بالإدارة وجودة البيانات والامتثال.
اضبط إيقاع العمل
لكي تنجح إستراتيجية البيانات والذكاء الاصطناعي، تحتاج المؤسسات في أغلب الأحوال إلى إعادة تشكيل ثقافتها بالكامل لتتمحور حول المفاهيم والمنظومات الجديدة. يبدو ذلك أمراً شاقاً، ولكنه ليس مستحيلاً.
ابدأ بالتفكير فيما يمكنك تحقيقه من إنجازات قيّمة وقابلة للتطبيق في فترة زمنية قصيرة. كرس فريقك متعدد الوظائف لتحقيق أهداف واضحة. بعد ذلك، حدد دورات قصيرة للعمل تتضمن مراحل قابلة للتنفيذ لتساعد في اختبار النتائج. تتمثل أحد الأساليب في اتباع هذه العملية البسيطة والقابلة للتكرار وهذا ما يقوم به خبراء البيانات في IBM:
- خطط لمدة أسبوع إلى أسبوعين من خلال ورش عمل استكشافية وعقد جلسات لوضع استراتيجية البيانات تتضمن تمرين على وضع خرائط البيانات.
- اختبر ذلك على مدار ستة أسابيع من خلال التطبيق على حالات استخدام متمحورة حول العملاء وذات مراحل قابلة للتنفيذ والتعلم.
- تبنى منتج وحسنّه من خلال اختباره وخضوعه لمراقبة الأطراف المعنية الداخلية لضمان نجاح هذه التغييرات.
هذه الخطوة الأخيرة حساسة. لتعزيز الفهم الواضح لمميزات أي استراتيجية، تأكد من أن الإدارة العليا والفرق التقنية وفرق العمل لديهم جميعاً نفس الهدف النهائي.
حقق انتصارات صغيرة في صورة منتجات قابلة للتطبيق بالحد الأدنى (MVP)
في بعض الأحيان، يمكنك أن تحصل على أقصى استفادة بأقل مجهود. لم يكن فريق تكنولوجيا المعلومات في شركة Experian يعلم بوجود طريقة للاستفادة من البيانات والتحليلات في مكتبهم الداخلي؛ فكل ما كانوا يعرفون هو أنهم غارقون في بحر من المعلومات. ويتطلب تجميع تقرير ائتماني واحد في أقل من ثانية واحدة ما لا يقل عن 3000 مصدر للبيانات، و200 مليون سجل يتم تحديثها باستمرار كل شهر، ومليارات الصفوف من البيانات الإضافية التي تتتبع البيانات التاريخية المؤرشفة ومجموعات البيانات المشتقة.
لكن بالتعاون مع IBM، طبقت شركة Experian الحد الأدنى من المنتج القابل للتطبيق (MVP) الذي يتيح للمستخدمين التفكير في أفكار جديدة واختبارها بأقل قدر من الاستثمارات والخصائص. وتمثل تلك الطريقة في كثير من الحالات، أسرع السبل وأقلها تكلفة لاختبار الفرضيات ومعرفة ما إذا كان من المنطقي مواصلة بذل المجهود لتطبيقها. وكان ذلك ما تحقق في هذه الحالة. يقول Joni Rolenaitis، الرئيس التنفيذي للبيانات في Experian: "في غضون 90 يومًا، كان لدينا إثبات للمفهوم، وقد أظهرت النتائج أنه يمكننا تحسين تغطيتنا بنسبة 500% وخفض تكاليفنا بنسبة 80%".
إن دمج التقنيات والأنظمة الحديثة يعزز من أتمتة المؤسسات وزيادة مقاومتها للمخاطر وجعلها أكثر أماناً. كما يجعلها تعمل بكفاءة أكبر وجهد أقل—ففي نهاية المطاف، يمكن أن تؤدي المعارف المكتسبة من سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى ظهور كفاءات جديدة وتدفقات إيرادات أكثر ربحية. انظر لمدى تأثير النظم البنائية للبيانات والممارسات الإدارية القديمة في قدرة الموظف على اتخاذ القرارات. تشير الأبحاث إلى أن ما يصل إلى 68% من البيانات لا تخضع للتحليل في معظم المؤسسات.⁶ لكن بفضل التقدم المذهل في قدرات الحوسبة والخوارزميات الأكثر ذكاءً والتخزين منخفض التكلفة، فإن تكامل البيانات هو الأساس التي ستنطلق منها أي مؤسسة نحو المستقبل.
قم بإنشاء دليل مركزي لتخزين الأفكار والرؤى - ومشاركتها
ستحتاج إلى الاعتماد على دليل مركزي لتخزين الأفكار والرؤى ومشاركتها، مما يسمح بتبسيط استهلاك البيانات. وفي إطار هذا الدليل، يتم تعزيز البيانات في صورها الأصلية والمجهزة بقدرات تخزين ملائمة للغرض بما يسمح بنشر البيانات ومشاركتها عبر المؤسسة. وتتجاوز وسائل الوصول إلى البيانات التطبيقات أو العمليات الفردية للنظر في كيفية استهلاك بياناتك والمعرفة الناشئة عن ذلك. ويمكّن هذا المستوى من التفاصيل المستخدمين من اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي تأخذ في الاعتبار البيانات الخاصة بخطوط الأعمال، وكذلك الحال بالنسبة للمحللين والوكالات التنظيمية والفيدرالية.
اعمل على تشجيع تبني الاستراتيجيات من جميع الاتجاهات من خلال تمكين مستهلكي البيانات
لا يقتصر الأمر على الاجتهاد الشديد في مجال البيانات. يمكنك استخدام الإطار الجديد لإدارة البيانات لتشجيع اعتماد بيانات المؤسسة لاستراتيجيات البيانات و الذكاء الاصطناعي من جميع الاتجاهات—وليس فقط من الأعلى إلى الأسفل. وبهذه الطريقة، ستطور طرق التواصل في مؤسستك، وتحسّن سير العمل الرئيسي، وتعزز الأمن والاستفادة من نماذج أعمال جديدة، واقتناص فرص السوق، وتعزيز الكفاءات التشغيلية.
شارك النتائج لتحقيق أقصى قدر من الوضوح
عرِّف الناس بمدى نجاح جهودك. يقول Sankar: "احرص على بناء المصداقية فيما يتعلق بالعمليات التجارية وربط البيانات، ومن خلال تكوين قصة مقنعة باستخدام البيانات". وطبّق ذلك في جميع أنحاء المؤسسة (في جميع الاتجاهات) وقدّم تحديثات سريعة وتقارير منتظمة تقيس دور أساليبك الجديدة في زيادة الإيرادات وجعل العمل أكثر متعة للجميع، خاصة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي.
وظّف (وأعد تأهيل) المواهب للحفاظ على المرونة
تعاني معظم المؤسسات من نقص حقيقي في المواهب، لكنها لا تعرف ماذا تفعل حيال ذلك. إن سد فجوة المهارات يعني تجاوز أساليب التوظيف والتدريب التقليدية. ففي الوقت الذي تسعى فيه الشركات لاستقطاب المواهب التي تحتاجها، يقتصر العديد منها على إجراء تعديلات على متطلبات التعليم والتوظيف لمجرد ملء الوظائف. ماذا يمكنك أن تفعل عندما لا يكون التدريب والتوظيف كافيين؟ ضع في اعتبارك هذه النصائح من دليل IBM المؤسسي لسد الفجوة في المهارات واستكشف الطرق المختلفة لسد فجوة المهارات من خلال الذكاء الاصطناعي والأتمتة.
عزز الوعي بالبيانات—طوال الوقت
تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2023، سيصبح الوعي بالبيانات عاملاً أساسيًا وضروريًا من شأنه تحقيق قيمة الأعمال، ويتضح ذلك من خلال إدراجه رسميًا في أكثر من 80% من إستراتيجيات البيانات والتحليلات وبرامج إدارة التغيير.⁷ ولكن لا ينبغي أن تكون مواكبة الوعي بالبيانات حدثًا سنويًا أو ربع سنوي، بل يجب أن تكون جزءًا مستمرًا من استراتيجيك المؤسسية. يقول Bhandari: "إذا كنت تحاول بناء ثقافة قائمة على البيانات ولا تعمل على تمكين الناس، فهذا نوع من أنواع التناقض. فإذا كان الثقافة التي تحاول بناءها قائمة على البيانات، يجب أن ينظر الناس إلى البيانات."
أسس شراكات قوية عبر المؤسسة
تتمثل مهمتك، في المقام الأول، كقائد للبيانات في مساعدة مؤسستك على اتخاذ القرارات اكثر حكمة بشأن جمع البيانات وإدارتها واستخدامها. وأثناء عملك على بناء الشراكات وتعزيزها على كل المستويات، احرص على أن تكون متقبلاً للتعليقات والتعاون، وتوقع ما هو غير مألوف. لأنك ستحصل على نتائج رائعة خلال عملك على تطوير مؤسسة تضع البيانات في المقام الأول. وكلما تغلغلت رؤيتك في جميع أنحاء المؤسسة، كلما كان بإمكانك "الانطلاق" بمجرد دعم ثقافة تحفز الناس على التعلم وتولي أدوار جديدة. لذا وفي إطار ذلك كله، احرص على الاستمرار في مشاركة الأهداف بوضوح مع التركيز على المستقبل.
تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2023، سيصبح الوعي بالبيانات عاملاً صريحًا وضروريًا من شأنه تحقيق قيمة الأعمال، ويتضح ذلك من خلال إدراجه رسميًا في أكثر من 80% من إستراتيجيات البيانات والتحليلات وبرامج إدارة التغيير.⁷
إن مؤسستك محتشدة خلفك مستلهمة استراتيجيتك للبيانات. فبينما تعزز التقنيات الحالية وتدخل تقنيات جديدة لتسهيل الوصول إلى البيانات على كل مستويات المؤسسة، تذكر أنك تقوم بما هو أكثر من تعزيز الكفاءات وتقديم معارف جديدة—فأنت تبني ثقافة أشخاص لديهم شغف باستخدام أقصى إمكانات البيانات.
الحواشي
1 “CDO Agenda 2022: Pull Ahead By Focusing on Value, Talent and Culture,” Gartner, 2021.
2 “The Total Economic Impact Of IBM Garage,” a commissioned study conducted by Forrester Consulting, October 2020
3 “Tableau Boosts its Data Literacy Initiatives to Address Data Skills Gap, Expand Market,” IDC doc #EUR148573521, IDC, December 2021
4 “Diving into the data lake—Highlights from VotE: Data & Analytics, Data Platforms 2021,” 451 Research, part of S&P Global Market Intelligence, 2021
5 “The Impacts of Emerging Cloud Data Ecosystems: An Architectural Perspective,” Gartner, September 9, 2021
6 “Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud,” Seagate Technology, July 2020
7 “A Data and Analytics Leader's Guide to Data Literacy,” Gartner, 2021
GARTNER هي علامة تجارية وعلامة خدمة مسجلة تابعة لشركة Gartner Inc. و/أو الشركات التابعة لها في الولايات المتحدة وخارجها وتُذكر في هذه الوثيقة بموجب تصريح. جميع الحقوق محفوظة.