Laut Unternehmensleitern gibt es drei Möglichkeiten, solide Datengrundlagen für die KI-Implementierung aufzubauen
Die Erforschung künstlicher Intelligenz muss auf einer soliden Basis beginnen. Hier sind drei Möglichkeiten, eine großartige Datenstrategie zu entwickeln.
Wirtschaftsführer erkennen, dass ein starkes Fundament für jedes Unternehmen, das künstliche Intelligenz (KI) nutzt, unerlässlich ist. Ihr Unternehmen könnte das gesamte Projekt gefährden, wenn es seine Datenstrategie nicht vor Beginn der Erkundungen festlegt. Kurz gesagt: Wer Müll reinwirft, kommt auch wieder raus.
Wie können Fachleute also die Grundlagen schaffen, um ihrem Unternehmen dabei zu helfen, KI sicher und erfolgreich einzusetzen? Drei Unternehmensführer erläutern ihre wichtigsten Tipps zum Aufbau einer effektiven Strategie zur Nutzung neuer Technologien.
1. Stellen Sie Ihre Mitarbeiter an die erste Stelle
Claire Thompson, Group Chief Data and Analytics Officer beim Versicherungsgiganten L&G, sagte, ein strategischer Informationsansatz sei für jedes Unternehmen, das innovativ sein möchte, von entscheidender Bedeutung: „Ich sage immer, dass Datengrundlagen wichtig sind für alles, was man als Nächstes tut.“
Sie sagte gegenüber ZDNET, dass starke Grundelemente Regeln und Vorschriften mit Dollars und Cents verknüpfen.
„Machen Sie deutlich, wie die Datenstrategie einen konkreten Mehrwert schafft - warum ist es beispielsweise wichtig, dass Ihre E-Mail-Adressen aktuell und korrekt sind, damit Sie zielgerichtete digitale Kommunikation betreiben können?“
Thompson erkannte, dass viele Menschen sich nicht in einem langfristigen strategischen Plan verzetteln wollen, der die Technologie, Prozesse, Personen und Regeln definiert, die für die Verwaltung von Informationsbeständen erforderlich sind. Sie sagte jedoch, dass die Planungsphase entscheidend sei, um die Vorteile von Technologien wie KI zu nutzen.
„Ich kann verstehen, warum die Leute sagen, Governance sei langweilig“, sagte sie. „Aber in den heutigen digitalen Organisationen, in denen die Menschen eine direkte Verarbeitung anstreben, wird es noch wichtiger, dass Ihre Daten von guter Qualität sind. Daher führen alle Wege zur Governance.“
Ein Schlüsselelement ihrer Strategie bei L&G ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Thompsons Datenteam und der IT-Abteilung. Eine effektive Zusammenarbeit hängt von der Klarheit über die Fähigkeiten ab, die jede Partei in die Beziehung einbringt.
„Man braucht eine Hand-in-Hand-Partnerschaft. Technologie ist enorm wichtig für das, was wir im Datenbereich tun, und wir können unsere Arbeit nicht ohne die Cloud-Umgebungen, das Data Warehousing und die Tools erledigen. Daten werden überall gespeichert.“ die Anwendungen, die das IT-Team verwaltet“, sagte sie.
„Wir versuchen sicherzustellen, dass wir Datenqualität durch Design erreichen. Dabei geht es darum, sicherzustellen, dass wir die Designphilosophie in unsere Kernsysteme integrieren. Je mehr Sie diese Arbeit erledigen können, desto mehr stoppt es die Auswirkungen einer schlechten Datenqualität im weiteren Verlauf.“ und verhindert jegliche Sanierungsbemühungen.“
Thompson sagte, dass die von ihnen gesammelten Daten das Kundenerlebnis in neue Richtungen lenken werden: „Wie fangen wir an, Personalisierung in unsere mobilen Anwendungen zu integrieren? Wie fangen wir an, das in unsere Vermögensverwaltung zu integrieren? Wie können Sie Trades automatisieren und KI nutzen, um dies zu unterstützen.“ Verfahren?"
2. Beherrschen Sie Ihre Transaktionsdaten
Jon Grainger, CTO der Anwaltskanzlei DWF, sagte, es gäbe keine bessere Zeit als die jetzige, wenn es um die Entwicklung einer Datenstrategie geht. Intelligente Unternehmensführer konzentrieren sich auf die grundlegenden Elemente der Datennutzung, lange bevor sie darüber nachdenken, wie sie KI und maschinelles Lernen nutzen können.
„Ich sage immer, der beste Zeitpunkt für eine Datenstrategie ist vor vier Jahren“, sagte er. „Es ist eine Supertanker-Arbeit. Letztendlich gibt es nicht viele Abkürzungen. Es gibt eine Ansicht, die sagt: ‚Nun, wenn es so lange dauern soll, warum sollte man sich dann die Mühe machen?‘ Und ich denke, das ist der Grund, warum viele Leute nicht in der Lage waren, mit ihren Daten klarzukommen.“
Grainger sagte gegenüber ZDNET, er wolle, dass sein Unternehmen durch eine digitale Transformation einen Ruf für die Bereitstellung großartiger Erlebnisse aufbaue - und eine Datenstrategie sei ein entscheidender Bestandteil dieses Ansatzes.
Er kam Ende 2022 zu DWF und verabschiedete eine neue Strategie, die auf cloudbasierten Software-as-a-Service-Produkten (SaaS) und offenen API-Schnittstellen (Application Programming) basiert.
Die Daten der Kanzlei decken eine Reihe von Einheiten ab, beispielsweise Fälle, Partner, Kunden und interne Geschäftsprozesse, einschließlich Abrechnung und Finanzen.
„Bei der Datenstrategie geht es darum, sicherzustellen, dass die Transaktionsdaten - die Quelle der Wahrheit - in diesen Abschnitten beherrscht werden.“
Das Ziel besteht darin, der Organisation zu helfen, schnell voranzukommen, ohne dass dies zu Lasten der Qualität oder der Kosten geht.
„Jedes SaaS-Produkt hat eine klare Identität auf der Unternehmenslandkarte“, erläutert Grainger die Feinheiten seiner Datenstrategie. „Diese Identität wird durch die Daten bestimmt, die Sie in jedem Bereich beherrschen.“
Er sagte, die „absolute Mindestanforderung“, um zur Zielarchitektur des Unternehmens zu gelangen, seien gut entwickelte APIs, auf die DWF zugreifen und sie nutzen könne.
Laut Grainger gewährleistet die SnapLogic-Technologie eine solide und zuverlässige Verbindung zwischen Diensten, API und Benutzern.
„Man erhält immer 15 verschiedene Schreibweisen einer bestimmten Adresse, und die Technologie kann dieses Muster erkennen und korrigieren“, sagte er.
„Es kann auch etwas bewirken, das Anreicherung genannt wird. Es könnte also die Referenz einer anderen Person nehmen, zu einer API gehen, zurückkommen und sagen: ‚Das sind die richtigen Informationen.‘“
Grainger sagte, dass sich die Datenstrategie auch auf die Modelle konzentriert, die DWF erstellt, um seine wichtigsten Geschäftsfragen zu beantworten.
In Kombination mit der Konzentration des Unternehmens auf SaaS-Produkte und APIs verfügt das Unternehmen über solide Grundlagen für die Erforschung neuer Technologien.
„Es stellt sich heraus, dass Sie für generative KI ziemlich gut gerüstet sind, wenn Sie alle diese Elemente in Ihrer Datenstrategie berücksichtigen.“
3. Arbeiten Sie mit Ihren Branchenkollegen zusammen
Nic Granger, Unternehmensleiter und CFO der North Sea Transition Authority (NSTA), sagte, eine gute Datenstrategie gehe über interne Arbeitspraktiken hinaus und überspanne organisatorische Grenzen.
NSTA sammelt Daten aus dem Öl- und Gassektor. Grangers Team hat digitale Plattformen geschaffen, die es Industrie, Regierung, Wissenschaft und anderen interessierten Parteien ermöglichen, offen auf Daten zuzugreifen.
Im Rahmen dieser Arbeit ist sie Vorsitzende der Offshore Energy Digital Strategy Group (DSG), einer Fachorganisation, die Ende 2022 gegründet wurde, um eine Zusammenarbeit aller britischen öffentlichen Einrichtungen zu schaffen, die sich mit der Datenerfassung in den Bereichen Öl, Gas und erneuerbare Energien befassen.
„Es wurde erkannt, dass wir eine kohärente Strategie für digitale Daten im gesamten Offshore-Energiesektor brauchten“, sagte sie gegenüber ZDNET.
„In der gesamten Branche gab es gute Spitzenleistungen im Bereich Datenmanagement und digitale Technologien, aber sie stimmten nicht unbedingt überein. Das war also eine große Priorität für uns.“
Neben britischen Regierungsstellen wird die DSG von anderen Mitwirkenden unterstützt, darunter dem Open Data Institute und dem Technology Leadership Board.
Granger sagte, dieser kollaborative Ansatz habe sich ausgezahlt: „Wir haben jetzt die Datenstrategie und es geht darum, an drei wichtigen Arbeitsabläufen zu arbeiten.“
Der erste Stream konzentriert sich auf Daten, Standards und Prinzipien: „Sicherstellen, dass die zugrunde liegende Qualität der Daten gut ist, weil wir alle auf der gleichen Grundlage arbeiten.“ Der zweite Stream zielt darauf ab, gemeinsame Daten-Toolkits und Interoperabilität zu schaffen, sagte Granger.
„Es sollte keine Rolle spielen, ob Sie in einem Offshore-Energieunternehmen oder an einem Projekt in einem Öl- und Gasunternehmen arbeiten, Sie sollten über Daten verfügen, die auf allen Plattformen nutzbar sind. Bei dieser Arbeit dreht sich alles um die Frage: „Wie erhalten Sie diese Daten?“ von A nach B ohne Duplizierung?‘“
Der dritte Workstream konzentriert sich auf die branchenübergreifende Digitalisierung: „Dabei geht es darum, sicherzustellen, dass die Daten und digitalen Kompetenzen in der gesamten Branche vorhanden sind und dass der Sektor die Best Practices für Cybersicherheit einhält.“
Wenn diese Datengrundlagen vorhanden sind, ist es viel einfacher, darüber nachzudenken, wie neue Technologien optimal genutzt werden können.
„Unser Fokus liegt darauf, sicherzustellen, dass wir die Daten zugänglich und in den richtigen Formaten machen, damit andere KI und maschinelles Lernen nutzen können“, sagte Granger.