صمِّم إستراتيجية البيانات الخاصة بك في ست خطوات

اجتمع مع القيادات العليا للحصول على فهم واضح لأهم أهداف المنظمة وأولوياتها. ستمكنك هذه الحوارات من طرح الأسئلة الجوهرية وتحديد أفضل مسار لاستراتيجية البيانات التي ستُطبّقها.

تحديد العوائق والفجوات


بمجرد تحديد أهدافك النهائية والحصول على دعم القيادة، يمكنك تحديد العوائق التي تحول دون بناء تجربة حقيقية تضع البيانات في صدارة الأولويات. عادةً ما تكمن حالات الانعزال في جوهر التحديات المتعلقة بتكامل البيانات، وإدارتها، ومهام سير العمل. في الواقع، يرى 81٪ من قادة تكنولوجيا المعلومات أن حالات انعزال البيانات تُعيق جهود التحول الرقمي التي يقومون بها.²



يجب ألا يشكّل الوصول إلى البيانات عائقًا.


ينبغي أن يتمكن المستخدمون من الوصول إلى البيانات التي تحقق نتائج ملموسة وفعالة. ولا ينبغي لهم أن ينشغلوا بمكان وجود هذه البيانات أو ما إذا كانت خاضعة للحوكمة والامتثال. ومن المفترض أن يتمكنوا من استخدام البيانات التي يحتاجونها بكل ثقة.

ركز على أهدافك المتعلقة بالبيانات. واستفد من الرؤى التي يقدمها مستخدمو البيانات لديك أثناء بحثك عن أفضل السبل لتسريع قيمة الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي. 

تحديد سياسة لإدارة البيانات 

يعتمد إطار الحوكمة القوي على جودة البيانات، وخصوصية البيانات، وأمن البيانات. وتُسهم طبقة البيانات التعريفية والحوكمة لجميع البيانات والتحليلات ومبادرات الذكاء الاصطناعي في تعزيز مستوى الرؤية والتعاون داخل المنظمة، بغض النظر عن مكان وجود البيانات. وستعمل سياسة إدارة البيانات الخاصة بك على تشكيل السلوك المتعلّق بجودة البيانات وخصوصيتها وأمنها وإدارتها، كما تُظهر كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في تبسيط جهودك التنظيمية.
تحديد المدافعين عن البيانات 


ابحث في منظمتك عن الأشخاص المتحمسين للتأثير الذي يمكن أن تُحدثه البيانات على عملهم. هؤلاء هم شركاء نجاحك. احرص على إشراكهم في الاجتماعات المنتظمة وجهود توحيد المعايير.

يمكنك العثور على شركاء النجاح ضمن فرق البيانات لديك — من خلال إشراك مهندسي البيانات، أو مهندسي بنية البيانات، أو علماء البيانات الذين يعملون على بناء نماذج الذكاء الاصطناعي. كما يُعد قادة خطوط الأعمال (LOB) الذين تعتمد فرقهم على تحليل البيانات مرشحين ممتازين. ومن المرجّح أن لديهم خبرة في استخدام التقنيات الحديثة للمساعدة في تحسين عمليات الأعمال وتعزيز قيمة بياناتهم.

ضبط إيقاع العمل

لكي تترسخ استراتيجية البيانات والذكاء الاصطناعي، تحتاج المنظمات غالبًا إلى إعادة تشكيل ثقافتها لتدور حول مفاهيم وبيئات جديدة.
ابدأ بوضع أهداف قابلة للتحقيق بسرعة، وذات قيمة، وقابلة للتطبيق. شكّل فريقًا متعدد التخصصات لتحقيق هذه الأهداف. حدد دورات عمل قصيرة تتضمن مراحل قابلة للتنفيذ تساعدك على إثبات النتائج. وأخيرًا، تأكّد من أن الإدارة العليا، وفرق التقنية، ومستخدمي الأعمال جميعهم يركزون على تحقيق الهدف نفسه.



جمع المكاسب الصغيرة


يمكن أن تساعدك حالات الاستخدام الصغيرة والقابلة للتكرار في إثبات قيمة استثماراتك في البيانات والذكاء الاصطناعي بسرعة. لا داعي لبدء العمل على أصعب التحديات منذ البداية. تمنحك حالات الاستخدام المؤثرة ولكن البسيطة فرصة لجمع رؤى مهمة حول التقنية وتحقيق انتصارات مبكرة. استثمر في البرامج التجريبية خلال المراحل الأولى من تبنّي الذكاء الاصطناعي لاكتساب الخبرة التي تحتاج إليها لتحسين الإنجازات الأكبر في المستقبل.



إنشاء كتالوج بيانات مركزي


يقوم الكتالوج المركزي بتخزين الرؤى ومشاركتها، مما يتيح استهلاك البيانات بطريقة مبسطة. وفي الكتالوج، يتم تعزيز البيانات بأشكالها الأصلية والمنسقة مع توفير تخزين ملائم للغرض منها. وتتجاوز أدوات الوصول إلى البيانات التطبيقات أو العمليات الفردية لتقييم كيفية استهلاك البيانات والمعرفة الناتجة عنها. يمكّن هذا المستوى من التفاصيل المستخدمين من اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي تراعي بيانات كل جزء من أجزاء المنظمة.

تمكين مستهلكي البيانات من تبني الاستخدام


استخدم إطار عمل إدارة البيانات الجديد لتشجيع تبنّي الاستخدام على مستوى المؤسسة بالكامل. وبهذه الطريقة، ستطور طرق التواصل في مؤسستك، وتحسّن سير العمل الرئيسي، وتعزز الأمن والاستفادة من نماذج أعمال جديدة، واقتناص فرص السوق، وتعزيز الكفاءات التشغيلية.

الإظهار والتحدث


ستشكّل حالات الاستخدام التي تعتمدها مصدرًا مهمًا للتمكين. كما أشار مقال نُشر مؤخرًا في Harvard Business Review، فإن كبار مسؤولي البيانات وقادة الذكاء الاصطناعي يحققون نجاحًا أكبر عندما "يجعلون البيانات مسؤولية الجميع."⁵ لذلك، استفِد من إمكانية أن تشمل حالات الاستخدام مجالات مثل علم البيانات، والتحليلات التشغيلية، والتحوّل الرقمي، وذكاء الأعمال، ومبادرات الذكاء الاصطناعي التوليدي الجديدة، وغير ذلك — مما يتيح لعدة فرق الاستفادة من البيانات لإحداث فرق حقيقي في المنظمة. 


توظيف المواهب (وإعادة تأهيلها)


إن سد فجوة المهارات يتطلب التفكير خارج نطاق استراتيجيات التوظيف والتدريب التقليدية. وفي ظل سعي الشركات لسد احتياجاتها من المواهب، يعمد الكثير منها إلى تعديل متطلبات التعليم والخبرة لمجرد شغل الوظائف الشاغرة. وعندما لا يكون التوظيف أو التدريب كافيًا، فكّر في كيفية استفادة منظمتك من الذكاء الاصطناعي والأتمتة لسد فجوات المهارات.

أسِّس شراكات قوية عبر المنظمة

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.
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.