Pendemokrasian data - pemecut transformasi digital

Transformasi digital ialah istilah generik yang dilemparkan ke seluruh dunia IT untuk menerangkan hampir semua perkara, tetapi apakah maksudnya sebenarnya? Dan, betapa pentingnya akses data untuk membolehkan transformasi digital? sangat penting. Dan akses kepada data mungkin merupakan salah satu pembeza strategik yang paling kritikal pada zaman AI.

McKinsey & Company mentakrifkan transformasi digital sebagai pendawaian semula organisasi dengan matlamat mencipta nilai dengan menggunakan teknologi secara berterusan pada skala. Walaupun penggunaan dan penggunaan teknologi moden secara berkesan untuk melaksanakan perubahan adalah di tengah-tengah transformasi digital, ia bukan sahaja mengenai teknologi. Membina budaya yang merangkumi pendekatan inovatif untuk memacu kecekapan dan prestasi yang lebih baik juga merupakan sebahagian besar daripada transformasi digital. Keengganan pekerja untuk melepaskan proses sedia ada dan selesa boleh menghalang inisiatif transformasi digital.

Penyelidikan yang dijalankan oleh Trianz mengenal pasti sepuluh peraturan untuk melintasi garis kerosakan digital dan berjaya melaksanakan strategi transformasi digital. Walaupun penting untuk mematuhi kesemua sepuluh peraturan untuk mentransformasikan organisasi anda dengan jayanya, pendemokrasian data, pendekatan yang membolehkan pembuat keputusan mengakses data merentas silo dan menggantikan andaian dengan analisis data, boleh membantu anda mengikuti tiga peraturan utama, iaitu:

• Pecahkan silo berfungsi untuk menjadi organisasi yang didorong oleh pengalaman.
• Gantikan andaian dengan analisis data.
• Teknologi tidak membuat transformasi yang berjaya; orang buat.

Pendemokrasian Data

Pendemokrasian data ialah proses menjadikan data lebih mudah diakses oleh lebih ramai orang, tidak kira kemahiran teknikal mereka. Strategi ini juga memerlukan menjadikan data lebih mudah diakses oleh pekerja dan pembuat keputusan merentas perniagaan atau silo berfungsi. Kebolehtemuan data ialah satu lagi aspek kritikal pendemokrasian data. Jika pengguna tidak tahu sama ada data wujud, ia tidak begitu mudah diakses.

Memecahkan silo berfungsi dengan perkongsian data

Apabila organisasi berkembang, pasukan yang berbeza menggunakan alat dan proses yang sesuai untuk mereka dan membolehkan mereka menjadi yang paling berkesan dalam tugas mereka, sama ada sistem CRM untuk pasukan jualan dan pemasaran atau sistem ERP untuk operasi pembuatan. Akibatnya, perniagaan yang berbeza ini dan sistem mereka beroperasi sebagai silo yang berasingan.

Walaupun mengoptimumkan fungsi perniagaan menegak telah berfungsi dengan baik, amalan tangkas yang bergerak lebih pantas memerlukan organisasi untuk menjadi lebih sejajar dan bergerak lebih pantas. Strategi transformasi digital yang berjaya memerlukan memecahkan silo yang berbeza ini dan berkongsi data.

Keputusan berdasarkan data satu jabatan mungkin kelihatan optimum di peringkat kumpulan atau jabatan, tetapi keputusan ini menjadi kurang optimum tanpa memahami arah aliran di bahagian organisasi yang berlainan. Apabila data dikongsi merentas silo perniagaan, pembuat keputusan boleh mempertimbangkan implikasi pilihan dan tindakan mereka terhadap kumpulan lain. Pengurus juga boleh menganalisis cara aliran dan keputusan merentas organisasi mempengaruhi peristiwa dalam operasi mereka. Sebagai contoh, pelaburan dalam kandungan kepimpinan pemikiran boleh memacu petunjuk dan jualan baharu, di samping berpotensi menggalakkan calon yang lebih baik untuk memohon untuk membuka jawatan. Jika pemimpin jualan hanya menjejaki pelaburan kandungan berbanding petunjuk dalam sistem CRM mereka, manfaat tambahan yang dialami oleh HR tidak akan disedari.

Walaupun ini mungkin contoh yang agak mudah dan jelas, terdapat banyak sinergi dan korelasi merentas organisasi yang, jika dikenal pasti, boleh memacu prestasi organisasi yang lebih baik. Caranya ialah dapat meneroka data dalam pelbagai sistem dan mendedahkan nilai tersembunyi itu. Kebenaran ini semakin jelas apabila alatan AI yang berkuasa boleh membantu kami mencari data yang menyerlahkan pemahaman kami tentang cara perniagaan dan pasaran beroperasi. Contohnya, berdasarkan data perkhidmatan pelanggan dan jualan lepas, model ramalan boleh meramalkan kecenderungan membeli pelanggan. Akaun belum terima yang semakin tua dan petunjuk jualan yang perlahan boleh menunjukkan kelembutan dalam pasaran. Lebih banyak data yang tersedia, lebih tepat model ini.

Berkongsi data tidak berstruktur

Peluang yang semakin meningkat untuk melombong data tidak berstruktur juga mewujudkan lebih banyak cara untuk meningkatkan prestasi membuat keputusan. Peningkatan keupayaan Model Bahasa Besar (LLM) dan pengecaman muka untuk melombong data tidak berstruktur menjadikannya lebih mudah untuk dianalisis. Sebagai contoh, AI boleh mengimbas e-mel dan menandakannya sebagai mempunyai nada tertentu atau merujuk kepada masalah tertentu dengan produk. AI boleh melihat sentimen dalam e-mel pelanggan dan menandai produk yang disebut dalam komunikasi jika produk tidak menunjukkan prestasi seperti yang sepatutnya disebabkan oleh siri peristiwa. Metadata ini boleh disimpan dan dikongsi dengan jabatan pembuatan, yang boleh membandingkan data ini dengan sumber data lain untuk mengenal pasti punca masalah. Katakan terdapat sebarang aduan tambahan daripada pelanggan lain. Dalam kes itu, penganalisis boleh melihat data penghantaran untuk mengenal pasti sebarang persamaan dalam persekitaran tempat produk yang rosak dihantar dan digunakan. Adakah terdapat kaitan dengan proses pembuatan, penghantaran bahan mentah atau pertukaran alat? Mengenal pasti masalah kompleks dengan cepat, mencari punca, dan membuat perubahan yang sesuai dengan cepat akan memisahkan yang menang daripada yang kalah dalam era data dan AI yang akan datang. Keupayaan ini hanya mungkin jika data dikongsi dengan berkesan di seluruh organisasi.

Kongsi data untuk mencipta pengalaman 360 darjah

Pendemokrasian data juga membawa kepada pengalaman yang lebih holistik untuk pelanggan anda. Apabila data tidak dikongsi merentasi wilayah atau bidang perniagaan, pelanggan boleh berasa seperti mereka mempunyai perhubungan yang berpecah-belah dengan setiap entiti. Sama ada mereka berurusan dengan pejabat rumah melalui pusat panggilan atau pejabat cawangan secara peribadi semasa bercuti, jenama seharusnya dapat memberikan pengalaman yang konsisten. Tanpa menyediakan data di seluruh saluran dan wilayah anda, wakil jualan dan perkhidmatan tidak mengenali pelanggan mereka dan akhirnya memberikan pengalaman yang tidak berbelah bahagi, merendahkan hubungan.

Memacu Budaya Data - Gantikan Andaian dengan Data

Strategi pendemokrasian data mendorong perkongsian data yang lebih besar dan membolehkan budaya yang lebih dipacu data. Satu bahagian penting untuk bertahan dalam persekitaran persaingan yang sentiasa berubah dan didigitalkan hari ini ialah keupayaan untuk membuat keputusan dengan data. Komitmen untuk berkongsi data adalah penting, tetapi memahami cara membuat keputusan dipacu data yang didayakan oleh perkongsian data adalah asas untuk memacu strategi transformasi digital anda ke hadapan dan kekal relevan.

Dengan pembuat keputusan dapat mengakses lebih banyak data, mereka lebih cenderung untuk menggunakannya untuk menyokong pembuatan keputusan mereka. Walaupun latihan yang sesuai adalah kunci untuk memacu budaya data dan memastikan transformasi digital kekal di landasan, latihan tanpa akses kepada data untuk menggunakan kemahiran baharu ini adalah tidak produktif.

Budaya data merebak apabila kumpulan berbeza bekerjasama dan mempelajari kemahiran dan cerapan baharu. Oleh itu, adalah penting untuk anda mencipta piawaian untuk memastikan komunikasi kekal konsisten semasa anda menjadikan data lebih tersedia. Terminologi, pengiraan dan metrik yang berbeza merentas domain boleh menyebabkan salah komunikasi dan ralat. Katalog data dan glosari perniagaan yang mentakrifkan set data dan istilah perniagaan boleh membantu menyokong kerjasama yang lebih baik.

Memperkasa Orang untuk Memacu Transformasi Digital

Memperkasakan orang yang mempunyai akses kepada data dan kemahiran menggunakannya menyemarakkan lebih banyak inovasi dan mempercepatkan penghijrahan kepada perusahaan digital sepenuhnya.

Dengan latihan yang meluas dan akses data, pertumbuhan dalam budaya data mula bertambah. Lebih banyak akses kepada data dan latihan menyemarakkan rasa ingin tahu, percubaan dan inovasi. Profesional belajar mencari data dan menggunakannya untuk menjawab soalan mereka dan menggali arah aliran. Mereka juga belajar menggunakan data untuk bercerita dan membuat kes untuk memanfaatkan peluang perniagaan. Lebih ramai orang dalam organisasi anda yang mengikuti rasa ingin tahu mereka dan menggali data untuk menyokong arah aliran atau peluang yang mereka amati, lebih tangkas organisasi anda dan lebih cepat anda akan mendapatkan produk baharu untuk dipasarkan.

Walaupun teknologi muncul untuk membolehkan pendemokrasian data, masih terdapat cabaran politik untuk diatasi. Data adalah kuasa, dan mengawalnya mempunyai implikasi politik. Contohnya, kumpulan perniagaan yang boleh membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data berkualiti mungkin mendapat lebih banyak sumber berbanding jabatan lain tanpa akses yang sama. Strategi pendemokrasian data yang dipadankan dengan rangka kerja tadbir urus bersekutu boleh sangat membantu dalam merapatkan jurang antara orang ramai dan rasa tidak selamat mereka untuk menyokong kerjasama yang lebih besar.

Pendemokrasian data dan rangka kerja bersekutu juga membolehkan orang ramai bekerjasama dengan lebih cekap. Apabila dua kumpulan cuba bekerjasama atau menjadi lebih sejajar, mereka perlu bekerja dengan set data yang sama. Jika perkongsian data sudah terbina dalam budaya organisasi, ini menjadi sifat kedua. Dengan perkongsian data sebagai lalai, pemahaman data daripada kumpulan lain menjadi lebih mudah. Terminologi, metrik dan pengiraan mungkin berbeza, yang membawa kepada kekeliruan, salah jajaran dan ketidakcekapan. Penceritaan data dan mewajarkan hipotesis berdasarkan set data seragam menjadikan konsensus lebih mudah. Dengan inovasi dan kerjasama yang lebih besar, organisasi boleh menyelaraskan projek transformasi digital mereka.

Gunakan pendemokrasian data untuk memecahkan silo perniagaan, memacu budaya data dan memperkasakan pekerja.

Melaksanakan Pendemokrasian Data

Pendemokrasian data boleh menjadi strategi penting untuk membantu anda mencapai matlamat transformasi digital anda. Namun, memandangkan orang ramai diberi kuasa untuk berkongsi dan menggunakan data dengan lebih bebas, pagar penghadang tertentu juga mesti dimasukkan ke dalam strategi anda. Tadbir urus dan kualiti data adalah teras kepada mana-mana strategi pendemokrasian data yang berjaya.

Tadbir urus

Apabila mendesentralisasi akses dan kawalan, mempunyai keseimbangan tadbir urus dan autonomi yang betul adalah mencabar. Ledakan "IT bayangan" telah menunjukkan bahawa jika IT pusat menentukan alat yang boleh digunakan oleh pekerja teknologi, mereka akan mencari penyelesaian di luar bidang kuasa IT dengan pematuhan yang mengatasi produktiviti.

Rangka kerja tadbir urus yang fleksibel yang menggabungkan keperluan dan keperluan pengguna serta keperluan IT untuk memastikan data dikendalikan dengan penuh tanggungjawab membantu organisasi berjalan di landasan ketat ini.

Tadbir urus lebih daripada keselamatan; ia memastikan data adalah tepat, boleh diakses, peribadi dan boleh digunakan. Kawalan kualiti adalah penting untuk memastikan data adalah tepat dan boleh dipercayai. Tanpa data yang boleh dipercayai, strategi akan runtuh apabila pembuat keputusan kehilangan kepercayaan terhadap data mereka dan kembali membuat keputusan berdasarkan keberanian dan pengalaman mereka semata-mata.

Dasar dan strategi tadbir urus data yang ditakrifkan dengan baik adalah penting kepada kejayaan jangka panjang dalam melaksanakan pendemokrasian data. Jika anda tersilap, ini boleh menetapkan perjalanan transformasi digital anda kembali. Selesai dengan betul, anda mempunyai keseluruhan organisasi orang yang merawat data dengan hormat yang sewajarnya dan memikul tanggungjawab untuk memastikan tadbir urus yang betul.

AI dalam tadbir urus

Ledakan AI dan langkah pantasnya ke dalam aplikasi arus perdana adalah luar biasa. Teknologi ini juga memberi kesan kepada tadbir urus data dan menyokong strategi pendemokrasian data.

Kebolehcapaian

AI membantu dengan akses data dengan membenarkan penganalisis mengakses data yang mereka perlukan dengan lebih cepat. Ciri juruterbang bersama membolehkan penganalisis hanya meminta chatbot untuk mendapatkan data yang mereka perlukan, dan bot AI boleh mencari dan mendapatkan semula data dengan cepat.

Kualiti data

AI membantu dalam memastikan kualiti data. Model pengesahan menyemak data semasa ia ditangkap untuk memastikan ia sah dan bebas ralat. AI juga mengesan data outlier yang mungkin ralat atau menunjukkan masalah.

Keselamatan & Privasi

AI membantu dengan keselamatan dan privasi dengan membantu memastikan bahawa hanya orang yang diberi kuasa mempunyai akses kepada data sensitif. Model AI boleh dibina yang boleh mengenal pasti data yang sensitif dengan cepat dan menyekat akses kepadanya. Model juga boleh dibuat yang boleh mengenal pasti pengguna yang sepatutnya diberi kuasa untuk mengakses data sensitif dan yang tidak.

AI boleh membantu dalam mengautomasikan aspek tadbir urus data, menjadikan pendemokrasian data lebih mudah untuk skala merentas organisasi. Jabatan IT tidak sentiasa berminat untuk melepaskan kawalan data, terutamanya pada skala, tetapi dengan tadbir urus yang disokong oleh pelaksanaan AI, lebih banyak semakan dan imbangan disediakan untuk memastikan pematuhan.

Pendemokrasian Data sebagai Enjin untuk Pertumbuhan

IDC meramalkan bahawa perbelanjaan transformasi digital akan mencecah $3.9 trilion menjelang 2027. Pada tahun-tahun akan datang, automasi hiper dan pembuatan keputusan AI akan menjadi titik fokus untuk pelaburan ini. Apabila saintis data mempunyai akses kepada lebih banyak data, mereka boleh membina model yang lebih baik untuk memacu pembuatan keputusan berasaskan AI yang lebih baik. Celik data yang lebih tinggi disokong oleh lebih banyak akses kepada data mewujudkan budaya data yang lebih kukuh, membawa kepada kualiti data yang lebih tinggi kerana seluruh organisasi dilaburkan dalam memastikan setiap set data adalah berkualiti tinggi.

Pada peringkat pertumbuhan perusahaan yang seterusnya, pembuatan keputusan akan dipercepatkan dengan pesat apabila AI melaksanakan banyak pilihan mudah dan profesional berpengalaman menyoal siasat pelbagai set data untuk menangani dilema yang kompleks. Organisasi yang mempunyai data yang betul tersedia untuk orang yang betul akan selangkah di hadapan pesaing yang tidak.