صمِّم استراتيجية البيانات الخاصة بك في ست خطوات
مع صعود الذكاء الاصطناعي، لم تكن الحاجة إلى استراتيجية بيانات واضحة وقابلة للتنفيذ أكثر أهمية مما هي عليه اليوم.
الدقة مطلوبة؛ فكل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي لها احتياجاتها الخاصة من البيانات. الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي التوليدي، على سبيل المثال، تتطلب بيانات غير منظمة مُدارة بشكل جيد.
مهما كان هدفك، تبدأ استراتيجية البيانات الناجحة بفهم شامل لمشهد بياناتك: أصول البيانات، والبنية التحتية للبيانات، واستخدام البيانات على مستوى المؤسسة. ستحتاج أيضًا إلى غرس ثقافة فهم البيانات، وتعميم الوصول إليها، والمعرفة بالذكاء الاصطناعي التي تمكِّن الفِرق في جميع أنحاء مؤسستك.
سيساعدك إطار العمل المكوَّن من ستة أجزاء التالي على تصميم استراتيجية بيانات لتنمية الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع عبر مؤسستك وتحقيق أهداف عملك.
الأسئلة الرئيسية التي يتم توجيهها إلى الأطراف المعنية
- ما هي مبادرات الأعمال التي ينبغي إعطاؤها الأولوية؟
- هل هناك مشكلات في البيانات يمكن أن تبطئ اعتماد الذكاء الاصطناعي؟
- ما التحديات التي تهدِّد الأهداف ذات الأولوية؟
- ما المجالات التي يمكن تحسينها من خلال الوصول بشكل أفضل إلى البيانات عالية الجودة؟
- كيف يتم قياس النجاح في المؤسسة؟
"أثناء اجتماعك مع الأطراف المعنية، حدِّد احتياجات البيانات عبر المؤسسة لإظهار قيمة البيانات كأصل استراتيجي".
Jo Ramos
قائد هندسة حلول البيانات والذكاء الاصطناعي
IBM
تحديد أكثر حالات الاستخدام إقناعًا
مواءمة البيانات الصحيحة مع أهداف أعمالك "تبدأ وتنتهي بالسؤال: ما مشكلة الأعمال التي تحاول حلها؟" بحسب Tony Giordano، المسؤول عن استراتيجية البيانات والاستشارات ومشاريع التحول في IBM.
أثناء البحث عن حالة استخدام مقنعة، ضَع في اعتبارك نتائج واضحة وقابلة للتحقيق تتماشى مع أولويات الأعمال.1
حماية استثماراتك
الاستفادة من البنية التحتية، والتقنيات، والمهارات الحالية لتحديد أين وكيف يمكن لبياناتك أن تُسهم في تحقيق نتائج الأعمال. عندما تفهم بياناتك حقًا، يمكنك تحديد البنية التحتية القديمة للبيانات، واستغلال المبادرات الممولة بشكل أفضل، واكتشاف مجالات للتحسين.
تحديد العوائق والفجوات
بمجرد تحديد أهدافك والحصول على دعم القيادة، يجب تحديد العوائق التي قد تواجه بناء تجربة تعتمد على البيانات بشكل كامل. غالبًا ما يعوق انعزال البيانات دون تكاملها وإدارتها وكفاءة سير العمل. في الواقع، يقول 81% من قادة تكنولوجيا المعلومات إن انعزال البيانات يُعيق جهودهم في التحول الرقمي.2
ضمان سهولة الوصول إلى البيانات
يجب أن يتمتع المستخدمون بوصول سلس إلى البيانات التي تحقق نتائج رائعة. ولا ينبغي لهم أن ينشغلوا بمكان وجود البيانات أو ما إذا كانت خاضعة للحوكمة والامتثال أم لا.
تطبيق التفكير التصميمي على استراتيجية البيانات
يساعد نهج "التفكير التصميمي" على الكشف عن نقاط الضعف في المؤسسة وتحديدها، ما يحقق قيمة استراتيجية عبر العديد من حالات الاستخدام أو أقسام العمل أو الفِرق الفردية. فهو يساعد على إنشاء قرارات قابلة للتحقيق من خلال دورة مستمرة من قابلية الملاحظة والتأمل والتكرار.
تقييم المواهب والمهارات
التأكد من أن مؤسستك توفِّر تدريبًا مستمرًا لمواكبة تطورات الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات. في استطلاع أجراه IBM IBV، وجد أن 85% من كبار مسؤولي البيانات (CDO) يوسِّعون برامج التدريب، و77% يعيدون تأهيل الموظفين الداخليين، و70% يستقطبون مواهب جديدة لتعزيز الثقافة المعرفية بالبيانات في مؤسساتهم.3
وضع الحوكمة في مقدمة الأولويات
تُعَد متابعة العناصر الحرجة للبيانات المنظمة والمنضبطة أمرًا أساسيًّا لتشغيل أنظمتك دون أخطاء تكرار، أو نتائج بحث غير موثوق بها، أو انتهاكات للخصوصية. ضَع في اعتبارك من يملك بياناتك، ومن يديرها، ومن يحدِّد سياسات البيانات، وما إذا كانت هذه الحوكمة تؤثِّر في الأمن أو الخصوصية أو الامتثال. تأكَّد من أن الأطراف المعنية تمتلك صلاحيات اتخاذ القرار اللازمة، وإطارًا للمساءلة، والموارد الخارجية لإدارة البيانات بشكل فعَّال.
تحديد الحالة المستهدفة لبياناتك
يقول Giordano: "العديد من بيئات البيانات قديمة ونادرًا ما تتمتع بالمرونة اللازمة للتطور في بيئة رقمية اليوم". تتطلب بنية البيانات الحديثة إدارة وحوكمة وتأمينًا لضمان جودة بيانات متسقة. كما تتطلب مرونة للتطور بالتوازي مع قنواتك الرقمية.
قياس التقدم نحو أهدافك
من المتوقع أن يقود قادة البيانات التحول طويل الأمد، لكن كثيرًا ما يتم تقييمهم بناءً على نتائج الأعمال قصيرة المدى. أظهر استطلاع أجرته AWS أن 74% من مسؤولي البيانات (CDO) يرون أن نجاحهم يُقاس بنتائج الأعمال أو بمزيج من أهداف الأعمال والتكنولوجيا، بينما يقول 3% فقط إن نجاحهم يُقاس بالإنجازات التقنية فقط.4
"من مجلس الإدارة يتوقع حدوث 'سحر' في بداية فترة عمل CDO، إلى الرؤساء التنفيذيين الذين يظنون أن المؤسسة الكبيرة يمكن أن تصبح قائمة على البيانات بالكامل خلال ستة أشهر أو أقل، الضغوط على CDOs لم تكن مثلما هي اليوم".
دراسة IBV لمسؤولي البيانات (CDO) لعام 2023 3
ركِّز على أهداف بياناتك. استفِد من رؤى مستخدمي البيانات لاكتشاف أفضل الطرق لتعزيز قيمة الأعمال عبر الذكاء الاصطناعي.
وضع سياسة حوكمة للبيانات
سيساعد إطار الحوكمة المتين على تعزيز الجودة والخصوصية والأمان. ستعمل طبقة البيانات الوصفية والحوكمة على تحسين الرؤية والتعاون عبر مؤسستك، بغض النظر عن مكان تخزين البيانات. بالإضافة إلى ذلك، ستوجِّه سياسة حوكمة البيانات كيفية إدارة البيانات وتأمينها وحفظ خصوصيتها، كما تساعدك على تتبُّع كيفية دعم الذكاء الاصطناعي لجهود الامتثال.
تحديد المدافعين عن البيانات
البحث عن أشخاص لديهم شغف باستخدام البيانات لتحسين أدائهم في العمل. يمكن لهؤلاء الشركاء في النجاح المساعدة على توحيد ممارسات البيانات وتعزيز العادات الجيدة في التعامل معها. ابحث عن المدافعين عن البيانات ضمن فِرق البيانات، مثل مهندسي البيانات، والمعماريين، أو علماء البيانات الذين يعملون على بناء نماذج الذكاء الاصطناعي. يُعَد قادة الأعمال الذين تعتمد فِرقهم على تحليل البيانات أيضًا مرشحين ممتازين.
تحديد دورات الأشواط
لتضمين استراتيجية للبيانات والذكاء الاصطناعي، ابدأ بوضع أهداف واضحة وقابلة للتحقيق. كوِّن فريقًا متعدد الوظائف حول هذه الأهداف ونفِّذ دورات سريعة قصيرة مع مراحل قابلة للتنفيذ لإظهار التقدم. تأكَّد من أن أعضاء الإدارة العليا، وفِرق التكنولوجيا، ومستخدمي الأعمال يشتركون في نفس الرؤية.
جمع الانتصارات الصغيرة
ركِّز على حالات استخدام بسيطة وذات تأثير لإظهار قيمة بياناتك واستثماراتك في الذكاء الاصطناعي بسرعة. تجنَّب معالجة أصعب المشكلات في البداية. استثمِر في برامج تجريبية خلال المراحل الأولى لتبنّي الذكاء الاصطناعي لاكتساب الخبرة اللازمة للمشاريع الأكبر لاحقًا.
إنشاء كتالوج بيانات مركزي
يعمل الكتالوج المركزي على تخزين البيانات ومشاركتها بصيغتها الأصلية والمنسقة، ما يجعل من السهل الوصول إليها واستخدامها. يتتبَّع الكتالوج كيفية استخدام البيانات والرؤى التي تظهر، ما يمكِّن المستخدمين من اتخاذ قرارات مستنيرة على مستوى المؤسسة.
تمكين مستهلكي البيانات من اعتمادها
التشجيع على اعتماد إطار البيانات الجديد على مستوى المؤسسة بأكملها. ويؤدي هذا إلى تحسين التواصل، وتبسيط سير العمل، وتعزيز الأمن، ويُتيح نماذج أعمال جديدة، وفرصًا في السوق، وكفاءات تشغيلية أعلى.
العرض والإخبار
تُعَد حالات الاستخدام الخاصة بك وسيلة قوية لإظهار التأثير. كما تُشير مقالة متعمقة من Harvard Business Review، يرى مسؤولو البيانات (CDO) وقادة الذكاء الاصطناعي نجاحًا أكبر عندما "يجعلون البيانات مسؤولية الجميع".5
يمكن أن تشمل حالات الاستخدام علوم البيانات والتحليلات التشغيلية والتحول الرقمي وتحليلات الأعمال ومبادرات الذكاء الاصطناعي التوليدي وغيرها، ما يمنح فِرقًا متعددة الفرصة لاستغلال البيانات لتحقيق أثر حقيقي للأعمال.
توظيف المواهب وإعادة تأهيلها
يتطلب سد فجوة المهارات النظر إلى ما هو أبعد من استراتيجيات التوظيف والتدريب التقليدية. وبينما تتسابق الشركات لتلبية احتياجاتها من المواهب، يلجأ العديد منها إلى تعديل متطلبات التعليم والخبرة لمجرد شغل الوظائف. عندما لا تكفي برامج التدريب والتوظيف، ضَع في اعتبارك كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والأتمتة المساعدة على معالجة نقص العمالة وعدم التوافق بين المهارات والوظائف.
بناء شراكات قوية
يتمثل دورك كقائد بيانات في مساعدة المؤسسة على اتخاذ قرارات حكيمة بشأن جمع البيانات وإدارتها واستخدامها. وأثناء عملك على بناء الشراكات وتعزيزها على كل المستويات، احرص على تقبُّل الآراء والتعاون مع الآخرين. تزدهر الثقافة القائمة على البيانات أولًا عندما يكون الأشخاص متحمسين للتعلم، وتحمُّل المسؤولية، وتبنّي أدوار جديدة.
تحويل البيانات إلى ميزة تنافسية لك
أثناء تعزيز التقنيات الحالية وإدخال حلول جديدة لتسهيل الوصول إلى البيانات، تذكَّر أنك تقوم بأكثر من مجرد بناء كفاءات وتحقيق رؤًى جديدة. في الواقع، أنت تبني ثقافة شغوفة باستخدام البيانات بأقصى إمكاناتها.
الحواشي
¹ Turning data into value, IBM Institute for Business Value, April 2023.
² %85 of IT Leaders See AI Boosting Productivity..., Salesforce, January 2024.
³ 2023 Chief Data Officer Study, IBM Institute for Business Value, March 2023.
⁴ CDO Agenda 2024, AWS, Thomas H. Davenport, Randy Bean, & Richard Wang, October 2023.
⁵ Why Chief Data and AI Officers are…, Randy Bean & Allison Sagraves, June 2023