Democratizzazione dei dati: l'acceleratore della trasformazione digitale

Trasformazione digitale è un termine generico diffuso nel mondo IT descrivere quasi tutto, ma cosa significa veramente? E quanto è importante l’accesso ai dati consente la trasformazione digitale? Molto importante. E l’accesso ai dati può essere uno dei differenziatori strategici più critici nel l’era dell’IA.

McKinsey & Company definisce la trasformazione digitale come il ricablaggio di un organizzazione con l'obiettivo di creare valore attraverso l'implementazione continua della tecnologia su larga scala. Adottando e applicando efficacemente la tecnologia moderna L’effetto del cambiamento è al centro della trasformazione digitale, ma non solo sulla tecnologia. Costruire una cultura che abbracci approcci innovativi Promuovere l’efficienza e migliorare le prestazioni è anche una parte importante del digitale trasformazione. Riluttanza dei dipendenti a lasciare andare ciò che esiste e si sente a proprio agio I processi possono bloccare le iniziative di trasformazione digitale.

La ricerca condotta da Trianz ha individuato dieci regole perattraversando la linea di faglia digitalee implementare con successo una strategia di trasformazione digitale. Mentre è essenziale seguire tutte e dieci le regole per trasformare la tua organizzazione con successo, la democratizzazione dei dati, un approccio che consente ai decisori di accedere ai dati attraverso silos e sostituire le ipotesi con l'analisi dei dati, può aiutarti a seguire tre regole chiave, che sono:

• Rompi i silos funzionali per essere un'organizzazione guidata dall'esperienza.
• Sostituisci le ipotesi con l'analisi dei dati.
• La tecnologia non realizza trasformazioni di successo; le persone lo fanno.

Democratizzazione dei dati

La democratizzazione dei dati è il processo che rende i dati più accessibili a più persone persone, indipendentemente dalle loro competenze tecniche. Questa strategia implica anche il fare dati più accessibili ai lavoratori e ai decisori a livello aziendale o silos funzionali. La rilevabilità dei dati è un altro aspetto critico dei dati democratizzazione. Se gli utenti non sanno se i dati esistono, non è molto accessibile.

Rompiamo i silos funzionali con la condivisione dei dati

Man mano che le organizzazioni si evolvono, diversi team adottano gli strumenti e i processi che lavorare per loro e consentire loro di essere i più efficaci nel loro lavoro, sii che un sistema CRM per team di vendita e marketing o sistemi ERP per operazioni di produzione. Di conseguenza, queste diverse attività e i loro i sistemi funzionano come silos separati.

Anche se l'ottimizzazione delle funzioni aziendali verticali ha funzionato bene, muovendosi più velocemente le pratiche agili richiedono che le organizzazioni siano più allineate e si muovano più rapidamente. Le strategie di trasformazione digitale di successo richiedono la loro eliminazione diversi silos e condivisione dei dati.

Le decisioni basate sui dati di un dipartimento possono sembrare ottimali per il gruppo o livello di dipartimento, ma queste decisioni diventano meno ottimali senza comprendere le tendenze nelle diverse parti dell’organizzazione. Quando i dati sono condivisi tra i silos aziendali, i decisori possono considerarne le implicazioni delle loro scelte e azioni su altri gruppi. I manager possono anche analizzare come le tendenze e le decisioni all'interno dell'organizzazione influenzano gli eventi al loro interno operazione. Ad esempio, gli investimenti in contenuti di leadership di pensiero possono essere trainanti nuovi contatti e vendite, incoraggiando potenzialmente anche i candidati migliori a farlo applicare alle offerte di lavoro. Se i leader delle vendite monitorassero solo gli investimenti nei contenuti rispetto ai lead nel loro sistema CRM, il vantaggio aggiuntivo riscontrato dalle risorse umane lo farebbe passare inosservato.

Sebbene questo possa essere un esempio relativamente semplice e ovvio, ecco ci sono innumerevoli sinergie e correlazioni tra le organizzazioni che, se identificati, possono favorire una migliore performance organizzativa. Il trucco è essere in grado di esplorare i dati in vari sistemi e scoprire quel valore nascosto. Questo la verità sta diventando sempre più evidente poiché potenti strumenti di intelligenza artificiale possono aiutarci trovare dati che illuminano la nostra comprensione di come le imprese e i mercati operare. Ad esempio, sulla base dei dati del servizio clienti e delle vendite passate, i modelli predittivi possono predire la propensione all’acquisto di un cliente. Invecchiamento i crediti verso clienti e il rallentamento dei lead di vendita potrebbero indicare una debolezza nel mercato. Quanti più dati sono disponibili, tanto più accurati saranno questi modelli Essere.

Condivisione di dati non strutturati

Le crescenti opportunità di estrarre dati non strutturati creano anche nuovi modi per farlo migliorare la performance decisionale. Le crescenti capacità di Large Creazione di modelli linguistici (LLM) e riconoscimento facciale per estrarre dati non strutturati è molto più facile da analizzare. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può scansionare le e-mail e contrassegnarle come avere un tono specifico o un riferimento a un particolare problema con un prodotto. L'intelligenza artificiale potrebbe individuare il sentiment nell'e-mail di un cliente e taggare il prodotto menzionato le comunicazioni se un prodotto non funziona come dovrebbe a causa di a serie di eventi. Questi metadati possono essere archiviati e condivisi con il file reparto di produzione, che può confrontare questi dati con altri dati fonti per identificare l’origine del problema. Supponiamo che ce ne siano ulteriori reclami da parte di altri clienti. In tal caso, l'analista può guarda i dati di spedizione per identificare eventuali somiglianze nell'ambiente in cui i prodotti difettosi sono stati spediti e utilizzati. Esiste una connessione con a ciclo di produzione, spedizione di materie prime o cambio di utensile? Identificazione problemi complessi rapidamente, individuando la causa principale e adottando le soluzioni appropriate il cambiamento rapido separerà i vincitori dai perdenti nell’era a venire di dati e intelligenza artificiale. Questa funzionalità è possibile solo se i dati sono condivisi efficacemente in tutta l’organizzazione.

Condividi i dati per creare un'esperienza a 360 gradi

La democratizzazione dei dati porta anche a un'esperienza più olistica per il tuo cliente. Quando i dati non vengono condivisi tra regioni o linee di business, i clienti possono avere la sensazione di avere rapporti frammentati con ciascuna entità. Sia che stiano interagendo con l'ufficio da casa tramite il call center o a filiale di persona durante le vacanze, i marchi dovrebbero essere in grado di fornire un'esperienza coerente. Senza rendere i dati disponibili sui tuoi canali e le regioni, i rappresentanti di vendita e di assistenza non conoscono i propri clienti e finiscono per offrire un’esperienza sconnessa, degradando la relazione.

Promuovere la cultura dei dati: sostituire le ipotesi con i dati

Le strategie di democratizzazione dei dati favoriscono una maggiore condivisione dei dati e consentono di fare di più cultura basata sui dati. Un elemento fondamentale per sopravvivere nell’oggi in costante cambiamento e l'ambiente competitivo digitalizzato è la capacità di prendere decisioni dati. Impegnarsi nella condivisione dei dati è vitale, ma capire come realizzarli le decisioni basate sui dati consentite dalla condivisione dei dati sono fondamentali per guidare la tua portare avanti la strategia di trasformazione digitale e mantenerla rilevante.

Poiché i decisori sono in grado di accedere a più dati, è più probabile che lo facciano usarlo per supportare il loro processo decisionale. Mentre la formazione adeguata è fondamentale promuovere la cultura dei dati e garantire che la trasformazione digitale rimanga sulla buona strada, la formazione senza accesso ai dati per esercitare queste nuove competenze lo è controproducente.

La cultura dei dati si diffonde man mano che gruppi diversi collaborano e apprendono nuove competenze e approfondimenti. Pertanto, è essenziale creare anche degli standard garantire che la comunicazione rimanga coerente man mano che si rendono i dati più disponibili. La terminologia, i calcoli e le metriche che differiscono tra i domini possono portare a problemi di comunicazione ed errori. Cataloghi di dati e glossari aziendali che definire set di dati e termini aziendali può aiutare a supportare meglio collaborazione.

Consentire alle persone di guidare la trasformazione digitale

Dare alle persone l’accesso ai dati e le competenze per utilizzarli alimenta di più innovazione e accelera la migrazione verso un’impresa completamente digitale.

Con la formazione diffusa e l’accesso ai dati, inizia la crescita della cultura dei dati composto. Un maggiore accesso ai dati e alla formazione alimenta la curiosità, la sperimentazione, e innovazione. I professionisti imparano a trovare i dati e ad usarli per rispondere alle loro domande domande e approfondire le tendenze. Imparano anche a utilizzare i dati per raccontare una storia e sostenere un caso per sfruttare un'opportunità di business. Di più persone nella tua organizzazione che seguono la loro curiosità e scovano dati supportare una tendenza o un'opportunità che osservano, più agile sarà il tuo sarà l'organizzazione e più velocemente riuscirai a immettere i nuovi prodotti sul mercato.

Anche se la tecnologia sta emergendo per consentire la democratizzazione dei dati, ce ne sono ancora sfide politiche da superare. I dati sono potere e il controllo lo è implicazioni politiche. Ad esempio, un gruppo aziendale che può migliorare le decisioni basate su dati di qualità possono ottenere più risorse di altre dipartimenti senza lo stesso accesso. Una strategia di democratizzazione dei dati abbinata con un quadro di governance federato può essere estremamente utile per creare un ponte il divario tra le persone e le loro insicurezze per sostenere una maggiore collaborazione.

Anche la democratizzazione dei dati e i framework federati consentono alle persone di lavorare insieme in modo più efficiente. Quando due gruppi cercano di lavorare insieme o di mettersi in contatto meglio allineati, devono lavorare con gli stessi set di dati. Se la condivisione dei dati è già integrato nella cultura di un'organizzazione, questo diventa una seconda natura. Con la condivisione dei dati come impostazione predefinita, la comprensione dei dati di altri gruppi diventa Più facile. La terminologia, le metriche e i calcoli possono differire, portando a confusione, disallineamento e inefficienze. Racconto di dati e giustificare un'ipotesi basata su insiemi di dati uniformi ottiene molto consenso Più facile. Con una maggiore innovazione e collaborazione, le organizzazioni possono farlo razionalizzare i propri progetti di trasformazione digitale.

Utilizza la democratizzazione dei dati per abbattere i silos aziendali e promuovere la cultura dei dati e responsabilizzare i dipendenti.

Implementare la democratizzazione dei dati

La democratizzazione dei dati può essere una strategia cruciale per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi obiettivi di trasformazione digitale. Tuttavia, poiché le persone hanno il potere di condividere e utilizzare i dati più liberamente, è necessario incorporare anche alcuni guardrail nel tuo strategia. La governance e la qualità dei dati sono fondamentali per qualsiasi dato di successo strategia di democratizzazione.

Governo

Quando si decentralizza l'accesso e il controllo, avere il giusto equilibrio tra La governance e l’autonomia rappresentano una sfida. L'esplosione dello “shadow IT” ha avuto luogo dimostrato che se l’IT centrale stabilisce quali strumenti possono utilizzare i lavoratori tecnologici, cercheranno soluzioni al di fuori dell'ambito dell'IT con produttività conformità vincente.

Un quadro di governance flessibile che incorpori le esigenze e i requisiti degli utenti e i requisiti IT per garantire che i dati siano gestiti in modo responsabile aiuta le organizzazioni camminano su questa corda.

La governance è più che sicurezza; garantisce che i dati siano accurati, accessibili, privato e utilizzabile. Il controllo di qualità è fondamentale per garantire che i dati siano accurati e affidabile. Senza dati affidabili, le strategie crolleranno i decisori perdono fiducia nei propri dati e tornano a prendere decisioni basandosi esclusivamente sul loro istinto e sulla loro esperienza.

Politiche e strategie di governance dei dati ben definite sono fondamentali per il successo a lungo termine dell’attuazione della democratizzazione dei dati. Se sbagli, potrebbe riportare indietro il tuo percorso di trasformazione digitale. Fatto bene, hai fatto un’intera organizzazione di persone che trattano i dati con il rispetto che meritano e assumersi la responsabilità di garantire una governance adeguata.

L’intelligenza artificiale nella governance

L’esplosione dell’intelligenza artificiale e il suo rapido passaggio alle applicazioni tradizionali lo sono notevole. La tecnologia sta influenzando anche la governance e il supporto dei dati strategie di democratizzazione dei dati.

Accessibilità

L’intelligenza artificiale aiuta con l’accesso ai dati consentendo agli analisti di accedere ai dati hanno bisogno più velocemente. Le funzionalità di copilota consentono agli analisti di farlo chiedi semplicemente a un chatbot di ottenere i dati di cui ha bisogno e il bot AI può farlo trovare e recuperare rapidamente i dati.

Qualità dei dati

L’intelligenza artificiale aiuta a garantire la qualità dei dati. I modelli di convalida controllano i dati come viene acquisito per garantire che sia valido e privo di errori. Anche l'intelligenza artificiale lo è individuare dati anomali che potrebbero essere errori o indicare problemi.

Sicurezza e privacy

L’intelligenza artificiale contribuisce alla sicurezza e alla privacy contribuendo a garantire solo questo le persone autorizzate hanno accesso ai dati sensibili. I modelli di intelligenza artificiale possono esserlo costruito in grado di identificare rapidamente quali dati sono sensibili e limitare accedervi. È inoltre possibile creare modelli in grado di identificare gli utenti che dovrebbero essere autorizzati ad accedere ai dati sensibili e chi no.

L’intelligenza artificiale può aiutare ad automatizzare gli aspetti della governance dei dati, creando dati democratizzazione molto più facile da estendere a tutta l’organizzazione. Dipartimenti IT non sono sempre disposti a rinunciare al controllo dei dati, soprattutto su larga scala, ma con una governance supportata dall’implementazione dell’intelligenza artificiale, più controlli ed equilibri sono in atto per garantire la conformità.

La democratizzazione dei dati come motore di crescita

IDC prevede che la spesa per la trasformazione digitale raggiungerà i 3,9 trilioni di dollari 2027. Nei prossimi anni l’iperautomazione e il processo decisionale basato sull’intelligenza artificiale lo saranno punti focali per questi investimenti. Quando i data scientist hanno accesso a qualcosa di più dati, possono costruire modelli migliori per guidare un migliore processo decisionale basato sull’intelligenza artificiale. Una maggiore alfabetizzazione dei dati supportata da un maggiore accesso ai dati crea un sistema più forte cultura dei dati, che porta a una maggiore qualità dei dati come lo è l’intera organizzazione investito nel garantire che ogni set di dati sia della massima qualità.

Nella fase successiva della crescita aziendale, il processo decisionale subirà un’accelerazione in modo esponenziale poiché l’IA intraprende molte delle scelte semplici ed esperte i professionisti interrogano diversi set di dati per affrontare dilemmi complessi. Le organizzazioni che dispongono dei dati corretti a disposizione delle persone giuste lo faranno essere un passo avanti rispetto ai concorrenti che non lo fanno.