Democratização dos Dados – O Acelerador da Transformação Digital

Transformação digital é um termo genérico difundido no mundo da TI para descrever quase tudo, mas o que isso realmente significa? E, quão importante o acesso aos dados permite a transformação digital? Muito importante. E o acesso aos dados pode ser um dos diferenciais estratégicos mais críticos na a era da IA.

A McKinsey & Company define a transformação digital como a religação de um organização com o objetivo de criar valor através da implantação contínua de tecnologia em escala. Embora adote e aplique efetivamente tecnologia moderna para efeito a mudança está no centro da transformação digital, não é apenas sobre a tecnologia. Construindo uma cultura que adote abordagens inovadoras impulsionar a eficiência e um melhor desempenho também é uma grande parte do digital transformação. Relutância dos funcionários em abrir mão do que é existente e confortável processos podem paralisar iniciativas de transformação digital.

A pesquisa conduzida pela Trianz identificou dez regras paracruzando a linha de falha digitale implementar com sucesso uma estratégia de transformação digital. Enquanto é essencial seguir todas as dez regras para transformar sua organização com sucesso, a democratização dos dados, uma abordagem que permite tomadores de decisão acessem dados entre silos e substituam suposições com a análise de dados, pode ajudá-lo a seguir três regras principais, que são:

• Quebre silos funcionais para ser uma organização orientada para a experiência.
• Substitua suposições por análise de dados.
• A tecnologia não realiza transformações bem-sucedidas; as pessoas fazem.

Democratização de Dados

A democratização dos dados é o processo de tornar os dados mais acessíveis a mais pessoas, independentemente de suas habilidades técnicas. Esta estratégia implica também fazer dados mais acessíveis aos trabalhadores e tomadores de decisão em todas as empresas ou silos funcionais. A descoberta de dados é outro aspecto crítico dos dados democratização. Se os usuários não sabem se os dados existem, não é muito acessível.

Quebrando silos funcionais com compartilhamento de dados

À medida que as organizações evoluem, diferentes equipes adotam as ferramentas e processos que trabalhar para eles e capacitá-los a serem mais eficazes em seus trabalhos, serem que um sistema CRM para equipes de vendas e marketing ou sistemas ERP para operações de fabricação. Conseqüentemente, esses diferentes negócios e seus os sistemas operam como silos separados.

Embora a otimização das funções verticais de negócios tenha funcionado bem, a evolução mais rápida as práticas ágeis exigem que as organizações estejam mais alinhadas e agilizadas. Estratégias de transformação digital bem-sucedidas exigem a quebra desses diferentes silos e compartilhamento de dados.

As decisões baseadas nos dados de um departamento podem parecer ideais para o grupo ou nível de departamento, mas essas decisões tornam-se menos ideais sem compreender tendências em diferentes partes da organização. Quando os dados são compartilhados entre silos de negócios, os tomadores de decisão podem considerar as implicações de suas escolhas e ações em outros grupos. Os gerentes também podem analisar como tendências e decisões em toda a organização influenciam os eventos em seu operação. Por exemplo, os investimentos em conteúdo de liderança inovadora podem impulsionar novos leads e vendas, ao mesmo tempo que potencialmente incentiva melhores candidatos a candidatar-se a vagas de emprego. Se os líderes de vendas apenas acompanhassem os investimentos em conteúdo contra leads em seu sistema de CRM, o benefício adicional experimentado pelo RH seria passar despercebido.

Embora este possa ser um exemplo relativamente simples e óbvio, há existem inúmeras sinergias e correlações entre organizações que, se identificadas, podem gerar um melhor desempenho organizacional. O truque é ser capaz de explorar dados em vários sistemas e descobrir esse valor oculto. Esse a verdade está se tornando cada vez mais aparente à medida que poderosas ferramentas de IA podem nos ajudar encontrar dados que esclarecem nossa compreensão de como as empresas e os mercados operar. Por exemplo, com base em dados de atendimento ao cliente e vendas anteriores, modelos preditivos podem prever a propensão de compra de um cliente. Envelhecimento contas a receber e a desaceleração dos leads de vendas podem indicar uma fraqueza no mercado. Quanto mais dados estiverem disponíveis, mais precisos esses modelos podem ser.

Compartilhando dados não estruturados

As oportunidades crescentes de mineração de dados não estruturados também criam mais maneiras de melhorar o desempenho na tomada de decisões. As crescentes capacidades das Grandes Modelos de linguagem (LLMs) e reconhecimento facial para extrair dados não estruturados tornam é muito mais fácil de analisar. Por exemplo, a IA pode verificar e-mails e marcá-los como ter um tom específico ou referência a um problema específico com um produto. A IA poderia detectar sentimentos em um e-mail de cliente e marcar o produto mencionado em as comunicações se um produto não estiver funcionando como deveria devido a um série de eventos. Esses metadados podem ser armazenados e compartilhados com o departamento de fabricação, que pode comparar esses dados com outros dados fontes para identificar a origem do problema. Suponha que exista algum reclamações adicionais de outros clientes. Nesse caso, o analista pode observe os dados de remessa para identificar quaisquer semelhanças no ambiente onde os produtos defeituosos foram enviados e usados. Existe uma conexão com um execução de fabricação, remessa de matéria-prima ou troca de ferramenta? Identificando problemas complexos rapidamente, encontrando a causa raiz e tomando as medidas apropriadas a mudança rápida separará os vencedores dos perdedores na era vindoura de dados e IA. Esta capacidade só é possível se os dados forem compartilhados efetivamente em toda a organização.

Compartilhe dados para criar uma experiência de 360 ​​graus

A democratização dos dados também leva a uma experiência mais holística para o seu cliente. Quando os dados não são compartilhados entre regiões ou linhas de negócios, os clientes podem sentir que têm relacionamentos fragmentados com cada entidade. Quer estejam interagindo com o escritório doméstico por meio do call center ou de um filial pessoalmente durante as férias, as marcas devem ser capazes de fornecer uma experiência consistente. Sem disponibilizar dados em seus canais e regiões, os representantes de vendas e serviços não conhecem seus clientes e acabam proporcionando uma experiência desconexa, degradando o relacionamento.

Impulsionando a Cultura de Dados - Substitua Suposições por Dados

As estratégias de democratização de dados impulsionam um maior compartilhamento de dados e permitem uma maior cultura baseada em dados. Uma peça-chave para sobreviver no mundo em constante mudança de hoje e ambiente competitivo digitalizado é a capacidade de tomar decisões com dados. Comprometer-se com o compartilhamento de dados é vital, mas entender como fazer isso decisões baseadas em dados possibilitadas pelo compartilhamento de dados são fundamentais para impulsionar seu estratégia de transformação digital avançar e permanecer relevante.

Com os decisores a terem acesso a mais dados, é mais provável que usá-lo para apoiar sua tomada de decisão. Embora o treinamento apropriado seja fundamental para impulsionar a cultura de dados e garantir que a transformação digital permaneça no caminho certo, treinar sem acesso a dados para exercitar essas novas habilidades é contraproducente.

A cultura de dados se espalha à medida que diferentes grupos colaboram e aprendem novas habilidades e percepções. Portanto, é essencial que você também crie padrões para garanta que a comunicação permaneça consistente à medida que você disponibiliza mais dados. Terminologia, cálculos e métricas que diferem entre domínios podem levar a falhas de comunicação e erros. Catálogos de dados e glossários de negócios que definir conjuntos de dados e termos comerciais pode ajudar a apoiar melhor colaboração.

Capacitando as pessoas para impulsionar a transformação digital

Capacitar as pessoas com acesso aos dados e as habilidades para usá-los estimula mais inovação e acelera a migração para uma empresa totalmente digital.

Com treinamento generalizado e acesso a dados, o crescimento da cultura de dados começa a composto. Mais acesso a dados e treinamento estimula a curiosidade, a experimentação, e inovação. Os profissionais aprendem a encontrar dados e a usá-los para responder às suas perguntas e se aprofundar nas tendências. Eles também aprendem a usar dados para contar uma história e defender um caso para capitalizar uma oportunidade de negócio. Quanto mais pessoas em sua organização que seguem sua curiosidade e desenterram dados para apoiam uma tendência ou oportunidade que observam, mais ágil será seu organização será e mais rápido você colocará novos produtos no mercado.

Embora a tecnologia esteja surgindo para permitir a democratização dos dados, ainda existem desafios políticos a superar. Dados são poder, e controlá-los tem implicações políticas. Por exemplo, um grupo empresarial que possa melhorar decisões baseadas em dados de qualidade podem obter mais recursos do que outras departamentos sem o mesmo acesso. Uma estratégia de democratização de dados combinada com um quadro de governação federada pode ser extremamente útil para colmatar o fosso entre as pessoas e as suas inseguranças para apoiar uma maior colaboração.

A democratização dos dados e as estruturas federadas também permitem que as pessoas trabalhem juntos de forma mais eficiente. Quando dois grupos tentam trabalhar juntos ou obter melhor alinhados, eles precisam trabalhar com os mesmos conjuntos de dados. Se o compartilhamento de dados já está incorporado na cultura de uma organização, isso se torna uma segunda natureza. Com o compartilhamento de dados como padrão, compreender os dados de outros grupos torna-se mais fácil. A terminologia, as métricas e os cálculos podem diferir, levando a confusão, desalinhamento e ineficiências. Contação de histórias de dados e justificar uma hipótese baseada em conjuntos de dados uniformes torna o consenso muito mais fácil. Com maior inovação e colaboração, as organizações podem agilizar seus projetos de transformação digital.

Use a democratização de dados para quebrar silos de negócios e impulsionar a cultura de dados e capacitar os funcionários.

Implementando a democratização de dados

A democratização dos dados pode ser uma estratégia crucial para ajudá-lo a alcançar o seu objetivos de transformação digital. Ainda assim, como as pessoas têm o poder de partilhar e usar os dados com mais liberdade, certas proteções também devem ser incorporadas ao seu estratégia. A governança e a qualidade dos dados são essenciais para qualquer dados bem-sucedido estratégia de democratização.

Governança

Ao descentralizar o acesso e o controle, ter o equilíbrio certo de a governação e a autonomia constituem um desafio. A explosão da “TI sombra” mostrou que se a TI central dita quais ferramentas os trabalhadores de tecnologia podem usar, eles procurarão soluções fora do alcance da TI com produtividade superando a conformidade.

Uma estrutura de governança flexível que incorpora as necessidades e requisitos de usuários e os requisitos de TI para garantir que os dados sejam tratados de forma responsável ajudam as organizações andam nesta corda bamba.

A governação é mais do que segurança; garante que os dados sejam precisos, acessíveis, privado e utilizável. O controle de qualidade é fundamental para garantir que os dados sejam precisos e confiável. Sem dados confiáveis, as estratégias entrarão em colapso à medida que os tomadores de decisão perdem a confiança em seus dados e voltam a tomar decisões com base apenas em seu instinto e experiência.

Políticas e estratégias de governança de dados bem definidas são fundamentais para o sucesso a longo prazo da implementação da democratização dos dados. Se você errar, isso pode atrasar sua jornada de transformação digital. Feito corretamente, você tem toda uma organização de pessoas que tratam os dados com o respeito que merecem e assumir a responsabilidade de garantir uma governação adequada.

IA na governança

A explosão da IA ​​e a sua rápida passagem para aplicações convencionais é notável. A tecnologia também está impactando a governança de dados e apoiando estratégias de democratização de dados.

Acessibilidade

A IA ajuda no acesso aos dados, permitindo que os analistas acessem os dados eles precisam mais rapidamente. Os recursos de co-piloto permitem que os analistas basta pedir a um chatbot para obter os dados necessários, e o bot de IA pode encontre e recupere rapidamente os dados.

Qualidade dos dados

A IA ajuda a garantir a qualidade dos dados. Os modelos de validação verificam os dados como ele é capturado para garantir que seja válido e livre de erros. A IA também é detectar dados discrepantes que podem ser erros ou indicar problemas.

Segurança e privacidade

A IA auxilia na segurança e na privacidade, ajudando a garantir que apenas pessoas autorizadas tenham acesso a dados confidenciais. Os modelos de IA podem ser construído que pode identificar rapidamente quais dados são confidenciais e restritos acesso a ele. Também podem ser criados modelos que possam identificar usuários que devem ser autorizados a acessar dados confidenciais e quem não deve.

A IA pode ajudar a automatizar aspectos da governança de dados, tornando os dados a democratização é muito mais fácil de ser ampliada em toda a organização. Departamentos de TI nem sempre estão interessados ​​em abrir mão do controle dos dados, especialmente em escala, mas com a governação apoiada pela implementação da IA, mais controlos e equilíbrios estão em vigor para garantir a conformidade.

Democratização de dados como motor de crescimento

A IDC prevê que os gastos com transformação digital atingirão US$ 3,9 trilhões até 2027. Nos próximos anos, a hiperautomação e a tomada de decisões de IA serão pontos focais para esses investimentos. Quando os cientistas de dados têm acesso a mais dados, eles podem construir modelos melhores para impulsionar uma melhor tomada de decisões baseada em IA. Uma maior alfabetização em dados apoiada por mais acesso aos dados cria uma força mais forte cultura de dados, levando a uma maior qualidade dos dados à medida que toda a organização está investiu para garantir que cada conjunto de dados seja da mais alta qualidade.

Na próxima fase do crescimento empresarial, a tomada de decisões será acelerada exponencialmente à medida que a IA realiza muitas das escolhas simples e experimentadas profissionais interrogam diversos conjuntos de dados para enfrentar dilemas complexos. As organizações que têm os dados corretos disponíveis para as pessoas certas estar um passo à frente dos concorrentes que não o fazem.