ديمقراطية البيانات - مسرع التحول الرقمي

التحول الرقمي هو مصطلح عام يتم تداوله في عالم تكنولوجيا المعلومات لوصف أي شيء تقريبًا، ولكن ماذا يعني هذا المصطلح حقًا؟ وما مدى أهمية الوصول إلى البيانات لتمكين التحول الرقمي؟ إنه أمر بالغ الأهمية. وقد يكون الوصول إلى البيانات أحد أهم العوامل الاستراتيجية المميزة في عصر الذكاء الاصطناعي.

تُعرِّف شركة ماكينزي آند كومباني التحول الرقمي بأنه إعادة تنظيم المنظمة بهدف خلق القيمة من خلال نشر التكنولوجيا بشكل مستمر على نطاق واسع. وفي حين أن تبني وتطبيق التكنولوجيا الحديثة بشكل فعال لإحداث التغيير هو محور التحول الرقمي، إلا أنه لا يتعلق بالتكنولوجيا فقط. إن بناء ثقافة تتبنى الأساليب المبتكرة لتعزيز الكفاءة وتحسين الأداء يشكل أيضًا جزءًا كبيرًا من التحول الرقمي. إن إحجام الموظفين عن التخلي عن العمليات الحالية والمريحة يمكن أن يعطل مبادرات التحول الرقمي.

حددت الأبحاث التي أجرتها شركة Trianz عشر قواعد لتجاوز خط الصدع الرقمي وتنفيذ استراتيجية التحول الرقمي بنجاح. وفي حين أنه من الضروري اتباع جميع القواعد العشر لتحويل مؤسستك بنجاح، فإن إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات، وهو النهج الذي يمكّن صناع القرار من الوصول إلى البيانات عبر الصوامع واستبدال الافتراضات بتحليل البيانات، يمكن أن يساعدك في اتباع ثلاث قواعد رئيسية، وهي:

• كسر الحواجز الوظيفية لتصبح منظمة تعتمد على الخبرة.
• استبدال الافتراضات بتحليل البيانات.
• لا تصنع التكنولوجيا تحولات ناجحة، بل البشر هم من يصنعونها.

ديمقراطية البيانات

إن إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات هو عملية جعل البيانات أكثر سهولة في الوصول إليها من قبل المزيد من الأشخاص، بغض النظر عن مهاراتهم الفنية. وتتضمن هذه الاستراتيجية أيضًا جعل البيانات أكثر سهولة في الوصول إليها من قبل العاملين وصناع القرار في مختلف أقسام العمل أو الوظائف. إن إمكانية اكتشاف البيانات هي جانب آخر بالغ الأهمية من جوانب إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات. فإذا لم يكن المستخدمون على علم بوجود البيانات، فلن تكون البيانات متاحة بسهولة.

كسر الحواجز الوظيفية من خلال مشاركة البيانات

مع تطور المنظمات، تتبنى فرق مختلفة الأدوات والعمليات التي تناسبها وتمكنها من تحقيق أقصى قدر من الفعالية في أداء وظائفها، سواء كان ذلك نظام إدارة علاقات العملاء لفرق المبيعات والتسويق أو أنظمة تخطيط موارد المؤسسات لعمليات التصنيع. وبالتالي، تعمل هذه الشركات المختلفة وأنظمتها كصوامع منفصلة.

في حين أن تحسين وظائف الأعمال الرأسية كان ناجحًا، فإن الممارسات الرشيقة الأسرع حركة تتطلب من المؤسسات أن تكون أكثر اتساقًا وأسرع حركة. تتطلب استراتيجيات التحول الرقمي الناجحة كسر هذه الصوامع المختلفة ومشاركة البيانات.

قد تبدو القرارات المبنية على بيانات قسم واحد مثالية على مستوى المجموعة أو القسم، لكن هذه القرارات تصبح أقل مثالية دون فهم الاتجاهات في أجزاء مختلفة من المنظمة. عندما تتم مشاركة البيانات عبر صوامع الأعمال، يمكن لصناع القرار النظر في آثار خياراتهم وأفعالهم على مجموعات أخرى. يمكن للمديرين أيضًا تحليل كيفية تأثير الاتجاهات والقرارات عبر المنظمة على الأحداث في عملياتهم. على سبيل المثال، يمكن للاستثمارات في محتوى القيادة الفكرية أن تدفع العملاء المحتملين والمبيعات الجديدة، بينما تشجع أيضًا المرشحين الأفضل على التقدم لوظائف شاغرة. إذا قام قادة المبيعات بتتبع استثمارات المحتوى فقط مقابل العملاء المحتملين في نظام إدارة علاقات العملاء الخاص بهم، فإن الفائدة الإضافية التي يختبرها قسم الموارد البشرية لن يلاحظها أحد.

ورغم أن هذا قد يكون مثالاً مباشراً وواضحاً نسبياً، إلا أن هناك عدداً لا يحصى من أوجه التآزر والارتباط بين المنظمات، والتي إذا تم تحديدها، يمكن أن تؤدي إلى أداء تنظيمي أفضل. والحيلة هي القدرة على استكشاف البيانات في أنظمة مختلفة واكتشاف تلك القيمة المخفية. وتزداد هذه الحقيقة وضوحاً مع قدرة أدوات الذكاء الاصطناعي القوية على مساعدتنا في العثور على البيانات التي تنير فهمنا لكيفية عمل الشركات والأسواق. على سبيل المثال، استناداً إلى بيانات خدمة العملاء والمبيعات السابقة، يمكن للنماذج التنبؤية أن تتنبأ بميل العميل إلى الشراء. وقد يشير شيخوخة الحسابات المستحقة القبض وتباطؤ مبيعات العملاء إلى ضعف في السوق. وكلما زادت البيانات المتاحة، زادت دقة هذه النماذج.

مشاركة البيانات غير المنظمة

إن الفرص المتزايدة لاستخراج البيانات غير المنظمة تخلق أيضًا المزيد من الطرق لتحسين أداء اتخاذ القرار. إن القدرات المتزايدة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والتعرف على الوجه لاستخراج البيانات غير المنظمة تجعل تحليلها أسهل كثيرًا. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي مسح رسائل البريد الإلكتروني ووضع علامة عليها باعتبارها ذات نبرة معينة أو إشارة إلى مشكلة معينة مع منتج ما. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف المشاعر في بريد إلكتروني للعميل ووضع علامة على المنتج المذكور في الرسائل إذا كان المنتج لا يعمل كما ينبغي بسبب سلسلة من الأحداث. يمكن تخزين هذه البيانات الوصفية ومشاركتها مع قسم التصنيع، والذي يمكنه مقارنة هذه البيانات بمصادر بيانات أخرى لتحديد أصل المشكلة. افترض وجود أي شكاوى إضافية من عملاء آخرين. في هذه الحالة، يمكن للمحلل إلقاء نظرة على بيانات الشحن لتحديد أي أوجه تشابه في البيئة التي تم شحن المنتجات المعيبة واستخدامها فيها. هل هناك صلة بجولة تصنيع أو شحن مواد خام أو تغيير أداة؟ إن تحديد المشاكل المعقدة بسرعة، والعثور على السبب الجذري، وإجراء التغيير المناسب بسرعة من شأنه أن يفصل الفائزين عن الخاسرين في العصر القادم للبيانات والذكاء الاصطناعي. لا يمكن تحقيق هذه الإمكانية إلا إذا تمت مشاركة البيانات بشكل فعال عبر المؤسسة.

شارك البيانات لإنشاء تجربة بزاوية 360 درجة

كما أن إتاحة البيانات للجميع تؤدي إلى تجربة أكثر شمولاً لعملائك. فعندما لا تتم مشاركة البيانات عبر المناطق أو خطوط العمل، قد يشعر العملاء بأن علاقاتهم مع كل كيان مجزأة. وسواء كانوا يتواصلون مع المكتب الرئيسي من خلال مركز الاتصال أو فرع شخصيًا أثناء الإجازة، فيجب أن تكون العلامات التجارية قادرة على توفير تجربة متسقة. وبدون إتاحة البيانات عبر قنواتك ومناطقك، لا يعرف مندوبو المبيعات والخدمة عملائهم وينتهي بهم الأمر إلى تقديم تجربة غير متماسكة، مما يؤدي إلى تدهور العلاقة.

قيادة ثقافة البيانات - استبدال الافتراضات بالبيانات

إن استراتيجيات نشر البيانات تعمل على تعزيز مشاركة البيانات وتمكين ثقافة تعتمد على البيانات بشكل أكبر. إن القدرة على اتخاذ القرارات باستخدام البيانات تشكل جزءًا أساسيًا من البقاء في بيئة اليوم التنافسية المتغيرة باستمرار والمرقمنة. إن الالتزام بمشاركة البيانات أمر حيوي، ولكن فهم كيفية اتخاذ القرارات القائمة على البيانات والممكنة من خلال مشاركة البيانات أمر أساسي لدفع استراتيجية التحول الرقمي الخاصة بك إلى الأمام والبقاء على صلة.

مع تمكن صناع القرار من الوصول إلى المزيد من البيانات، فمن المرجح أن يستخدموها لدعم عملية اتخاذ القرار. وفي حين أن التدريب المناسب هو المفتاح لقيادة ثقافة البيانات وضمان استمرار التحول الرقمي على المسار الصحيح، فإن التدريب دون الوصول إلى البيانات لممارسة هذه المهارات الجديدة أمر غير منتج.

تنتشر ثقافة البيانات مع تعاون مجموعات مختلفة وتعلم مهارات ورؤى جديدة. لذلك، من الضروري أيضًا إنشاء معايير لضمان استمرار التواصل مع زيادة توفر البيانات. يمكن أن تؤدي المصطلحات والحسابات والمقاييس التي تختلف عبر المجالات إلى سوء التواصل والأخطاء. يمكن أن تساعد كتالوجات البيانات وقواميس الأعمال التي تحدد مجموعات البيانات ومصطلحات الأعمال في دعم التعاون بشكل أفضل.

تمكين الناس من قيادة التحول الرقمي

إن تمكين الأشخاص من الوصول إلى البيانات والمهارات اللازمة لاستخدامها يحفز المزيد من الابتكار ويسرع عملية الانتقال إلى مؤسسة رقمية بالكامل.

مع انتشار التدريب والوصول إلى البيانات، يبدأ نمو ثقافة البيانات في التراكم. ويؤدي المزيد من الوصول إلى البيانات والتدريب إلى تغذية الفضول والتجريب والابتكار. ويتعلم المحترفون كيفية العثور على البيانات واستخدامها للإجابة على أسئلتهم والبحث في الاتجاهات. كما يتعلمون كيفية استخدام البيانات لسرد قصة وإثبات حالة من أجل الاستفادة من فرصة عمل. وكلما زاد عدد الأشخاص في مؤسستك الذين يتبعون فضولهم ويستخرجون البيانات لدعم اتجاه أو فرصة يلاحظونها، زادت مرونة مؤسستك، وزادت سرعة طرح المنتجات الجديدة في السوق.

في حين أن التكنولوجيا الناشئة تعمل على تمكين ديمقراطية البيانات، لا تزال هناك تحديات سياسية يجب التغلب عليها. البيانات هي القوة، والسيطرة عليها لها آثار سياسية. على سبيل المثال، قد تحصل مجموعة الأعمال التي يمكنها اتخاذ قرارات أفضل بناءً على بيانات عالية الجودة على موارد أكثر من الإدارات الأخرى التي لا تتمتع بنفس القدرة على الوصول. يمكن أن تكون استراتيجية ديمقراطية البيانات المقترنة بإطار حوكمة اتحادي مفيدة للغاية في سد الفجوة بين الناس وانعدام الأمن لديهم لدعم المزيد من التعاون.

كما أن ديمقراطية البيانات والأطر الفيدرالية تمكن الناس من العمل معًا بكفاءة أكبر. فعندما تحاول مجموعتان العمل معًا أو تحسين التوافق بينهما، فإنهما تحتاجان إلى العمل بنفس مجموعات البيانات. وإذا كان تبادل البيانات مدمجًا بالفعل في ثقافة المنظمة، فإن هذا يصبح أمرًا طبيعيًا. ومع تبادل البيانات كخيار افتراضي، يصبح فهم البيانات من مجموعات أخرى أسهل. وقد تختلف المصطلحات والمقاييس والحسابات، مما يؤدي إلى الارتباك وعدم التوافق وانعدام الكفاءة. إن سرد القصص بالبيانات وتبرير الفرضية بناءً على مجموعات بيانات موحدة يجعل الإجماع أسهل كثيرًا. ومع المزيد من الابتكار والتعاون، يمكن للمؤسسات تبسيط مشاريع التحول الرقمي الخاصة بها.

استخدم ديمقراطية البيانات لكسر صوامع الأعمال، وتعزيز ثقافة البيانات وتمكين الموظفين.

تنفيذ ديمقراطية البيانات

يمكن أن تكون عملية نشر البيانات استراتيجية بالغة الأهمية لمساعدتك في تحقيق أهداف التحول الرقمي. ومع ذلك، مع تمكين الأشخاص من مشاركة البيانات واستخدامها بحرية أكبر، يجب أيضًا دمج بعض الحواجز الوقائية في استراتيجيتك. تشكل الحوكمة وجودة البيانات جوهر أي استراتيجية ناجحة لنشر البيانات.

الحوكمة

عند تطبيق اللامركزية في الوصول والتحكم، يصبح تحقيق التوازن الصحيح بين الحوكمة والاستقلالية أمراً صعباً. وقد أظهر انتشار "تكنولوجيا المعلومات الظلية" أنه إذا كانت تكنولوجيا المعلومات المركزية تملي الأدوات التي يمكن للعاملين في مجال التكنولوجيا استخدامها، فسوف يبحثون عن حلول خارج نطاق تكنولوجيا المعلومات حيث تتفوق الإنتاجية على الامتثال.

إن إطار الحوكمة المرن الذي يتضمن احتياجات ومتطلبات المستخدمين ومتطلبات تكنولوجيا المعلومات لضمان التعامل مع البيانات بشكل مسؤول يساعد المؤسسات على السير على هذا الحبل المشدود.

إن الحوكمة لا تقتصر على الأمن؛ فهي تضمن دقة البيانات وسهولة الوصول إليها وخصوصيتها وإمكانية استخدامها. وتعد مراقبة الجودة أمرًا بالغ الأهمية لضمان دقة البيانات وموثوقيتها. وبدون بيانات موثوقة، ستنهار الاستراتيجيات مع فقدان صناع القرار الثقة في بياناتهم والعودة إلى اتخاذ القرارات بناءً على حدسهم وخبرتهم فقط.

إن وضع سياسات واستراتيجيات واضحة المعالم لحوكمة البيانات أمر بالغ الأهمية لتحقيق النجاح على المدى الطويل في تنفيذ ديمقراطية البيانات. وإذا أخطأت في ذلك، فقد يؤدي ذلك إلى إعاقة رحلة التحول الرقمي الخاصة بك. وإذا تم ذلك بشكل صحيح، فستكون لديك منظمة كاملة من الأشخاص الذين يعاملون البيانات بالاحترام الذي تستحقه ويتحملون مسؤولية ضمان الحوكمة السليمة.

الذكاء الاصطناعي في الحوكمة

إن الانفجار الذي شهدته تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وانتقالها السريع إلى التطبيقات السائدة أمر ملحوظ. كما تؤثر هذه التكنولوجيا على حوكمة البيانات ودعم استراتيجيات إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات.

إمكانية الوصول

يساعد الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى البيانات من خلال السماح للمحللين بالوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها بسرعة أكبر. تتيح ميزات Co-pilot للمحللين ببساطة أن يطلبوا من روبوت الدردشة الحصول على البيانات التي يحتاجون إليها، ويمكن لروبوت الذكاء الاصطناعي العثور على البيانات واسترجاعها بسرعة.

جودة البيانات

تساعد الذكاء الاصطناعي في ضمان جودة البيانات. تتحقق نماذج التحقق من البيانات أثناء التقاطها للتأكد من أنها صالحة وخالية من الأخطاء. كما يكتشف الذكاء الاصطناعي أيضًا القيم المتطرفة للبيانات التي قد تكون أخطاء أو تشير إلى مشاكل.

الأمان والخصوصية

يساعد الذكاء الاصطناعي في تعزيز الأمن والخصوصية من خلال المساعدة في ضمان وصول الأشخاص المصرح لهم فقط إلى البيانات الحساسة. يمكن إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعرف بسرعة على البيانات الحساسة وتقييد الوصول إليها. يمكن أيضًا إنشاء نماذج يمكنها تحديد المستخدمين الذين يجب السماح لهم بالوصول إلى البيانات الحساسة والذين لا يجب السماح لهم بذلك.

يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة جوانب حوكمة البيانات، مما يجعل تعميم البيانات أسهل بكثير على مستوى المؤسسة. لا تحرص أقسام تكنولوجيا المعلومات دائمًا على التخلي عن السيطرة على البيانات، وخاصة على نطاق واسع، ولكن مع الحوكمة المدعومة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي، يتم وضع المزيد من الضوابط والتوازنات لضمان الامتثال.

نشر البيانات كمحرك للنمو

وتتوقع شركة IDC أن يصل الإنفاق على التحول الرقمي إلى 3.9 تريليون دولار بحلول عام 2027. وفي السنوات القادمة، ستكون الأتمتة الفائقة واتخاذ القرارات باستخدام الذكاء الاصطناعي بمثابة نقاط محورية لهذه الاستثمارات. وعندما يتمكن علماء البيانات من الوصول إلى المزيد من البيانات، يمكنهم بناء نماذج أفضل لدفع عملية اتخاذ القرار القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. وتؤدي معرفة البيانات الأكبر بدعم من المزيد من الوصول إلى البيانات إلى خلق ثقافة بيانات أقوى، مما يؤدي إلى جودة بيانات أعلى حيث تستثمر المؤسسة بأكملها في ضمان أن تكون كل مجموعة بيانات بأعلى جودة.

في المرحلة التالية من نمو المؤسسات، سوف تتسارع عملية اتخاذ القرار بشكل كبير مع قيام الذكاء الاصطناعي باتخاذ العديد من الخيارات البسيطة واستجواب المحترفين ذوي الخبرة لمجموعات البيانات المتنوعة لمعالجة المعضلات المعقدة. وسوف تكون المنظمات التي تتوفر لديها البيانات الصحيحة للأشخاص المناسبين متقدمة بخطوة واحدة على المنافسين الذين لا تتوفر لديهم هذه البيانات.