بابی آنسر، اسطوره مسابقات اتومبیل رانی یک بار گفت: «موفقیت جایی است که آمادگی و فرصت به هم می رسند». حکمت او به‌ویژه برای رهبران تجاری که امروزه در حال استفاده از هوش مصنوعی هستند صادق است.
سازمان ها به یک استراتژی دقیق برای استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی از طریق نوسازی داده ها نیاز دارند. بسیاری از شرکت ها هنوز اطلاعات ارزشمندی را در سیلوهای قدیمی ذخیره می کنند و توانایی آنها را برای استخراج بینش های معنادار محدود می کند. مهاجرت برنامه ریزی شده به سیستم های مبتنی بر ابر می تواند نقاط داده پراکنده را به محرک های تجاری قدرتمند تبدیل کند.
از آنجایی که سازمان‌ها اجرای هوش مصنوعی را تسریع می‌کنند، آن‌هایی که زیرساخت‌های داده مدرن‌شده دارند ممکن است نسبت به رقبا با استفاده از سیستم‌های قدیمی مزایای قابل‌توجهی کسب کنند.
در حالی که رهبران کسب‌وکار امروز به دنبال پذیرش هوش مصنوعی هستند، پرسیدن این 10 سوال ممکن است به سازمان‌هایشان کمک کند تا از این فرصت استفاده کنند:
1. استراتژی داده خود را چگونه تعریف و اجرا خواهید کرد؟ یک استراتژی داده جامع با همسو کردن اهداف تجاری با رویکردهای خاص برای حوزه های مشتری، محصول، عملیاتی و مالی شروع می شود. با یک چارچوب بودجه و ROI روشن شروع کنید. معیارهای موفقیت را مستقیماً به نتایج کسب و کار مرتبط کنید، مانند تصمیم گیری سریعتر و کارایی عملیاتی. جدول زمانی پیاده‌سازی شما باید وابستگی‌ها را در نظر بگیرد و در عین حال برنامه‌های واضحی را برای کسب درآمد، اشتراک‌گذاری و حفظ داده‌ها ترسیم کند.
2. کدام داده ها را باید مدرن کنید و به ابر منتقل کنید؟ با فهرستی دقیق از دارایی‌های داده‌تان شروع کنید تا آن‌هایی را که تصمیم‌گیری می‌کنند و نوآوری را فعال می‌کنند شناسایی کنید. این مجموعه داده‌های اولویت‌دار ممکن است به یک خانه داده مبتنی بر ابر تعلق داشته باشند، جایی که داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار به طور ایمن با هم کار می‌کنند. هنگام اولویت‌بندی انتقال، با تمرکز بر مجموعه‌های داده‌ای که برای باز کردن بینش‌های جدید یا فعال کردن خودکارسازی ترکیب می‌شوند، تازگی داده‌ها، الگوهای استفاده و نیازهای یکپارچه‌سازی را در نظر بگیرید.
3. چگونه کیفیت را در طول چرخه عمر داده تضمین خواهید کرد؟ بررسی‌های خودکار کیفیت را در هر مرحله از مصرف تا تجزیه و تحلیل، اندازه‌گیری دقت، کامل بودن، سازگاری، به‌موقع بودن، اعتبار و منحصربه‌فرد بودن اجرا کنید. تشخیص زودهنگام از طریق پروفایل خودکار می‌تواند به جلوگیری از گسترش مشکلات کیفیت کمک کند، در حالی که کارت‌های امتیازی پیشرفت‌ها را دنبال می‌کنند و مستقیماً به نتایج کسب‌وکار مرتبط می‌شوند.
4. چه چارچوب حاکمیتی استفاده از داده های شما را محافظت و هدایت می کند؟ یک چارچوب حاکمیتی بسازید که مالکیت داده، حقوق دسترسی و استفاده اخلاقی را از طریق کاتالوگ های داده جامع یکپارچه کند. از انطباق با مقررات عمومی حفاظت از داده های اتحادیه اروپا (GDPR)، قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان کالیفرنیا (CCPA) و مقررات خاص صنعت اطمینان حاصل کنید. با ایجاد پروتکل های واضح برای سطوح مختلف حساسیت، فراداده، اصل و نسب و زمینه تجاری را مستند کنید. مدیریت داده را در واحدهای تجاری تعبیه کنید، انطباق مقررات با نیازهای نوآوری را متعادل کنید.
5. چگونه دارایی های داده خود را ایمن خواهید کرد؟ لایه‌های حفاظتی از طریق رمزگذاری سرتاسر، چارچوب‌های اعتماد صفر و سیستم‌های نظارت مستمر. این پایه را با مدیریت جامع ریسک، از جمله مدل‌سازی تهدید و ارزیابی آسیب‌پذیری، تقویت کنید. ممیزی‌های امنیتی منظم و تمرین‌های واکنش به حادثه کمک می‌کند مطمئن شوید که پادمان‌های شما مؤثر باقی می‌مانند.
6. چگونه داده های خام را به بینش های عملی تبدیل می کنید؟ گردش کار استاندارد شده برای آماده سازی داده ایجاد کنید که شامل فرآیندهای تمیز کردن، غنی سازی و اعتبار سنجی است. ردیابی اصل و نسب داده ها و تحولات از طریق مدیریت قوی ابرداده در حین ساخت خطوط لوله خودکار که همه انواع داده ها را به طور مداوم مدیریت می کند. این رویکرد سیستماتیک به اطمینان از تجزیه و تحلیل قابل اعتماد و در عین حال حفظ کیفیت داده ها کمک می کند.
7. به چه قابلیت های تحلیلی نیاز خواهید داشت؟ چارچوب تحلیلی خود را طوری طراحی کنید که از بینش های توصیفی (آنچه اتفاق افتاد) به بینش های تجویزی (آنچه باید بیفتد) پشتیبانی کند. پلتفرمی بسازید که بتواند هم هوش تجاری سنتی و هم بارهای کاری پیشرفته هوش مصنوعی را مدیریت کند تا اطمینان حاصل شود که می‌تواند با پیچیده‌تر شدن نیازهای تحلیلی شما مقیاس‌پذیر باشد.
8. چه کسی تحول داده و تحول فرهنگی شما را رهبری خواهد کرد؟ فرهنگ داده محور را از طریق مدیریت تغییر سازمانی و برنامه های ارتقاء مهارت مستمر تقویت کنید. تیم خود را برای ترکیب تخصص فنی و تجاری، با مهندسین داده که زیرساخت ها را مدیریت می کنند، دانشمندان داده که مدل ها را توسعه می دهند و کارشناسان حوزه ارائه می دهند، ساختار دهید. مدیر ارشد داده ها و تجزیه و تحلیل شما می تواند این اکوسیستم را هماهنگ کند و در عین حال مسیرهای شغلی واضحی را ایجاد کند و همکاری بین تیمی را تقویت کند. موفقیت مستلزم توسعه تخصص داخلی از طریق آموزش و استخدام استراتژیک است در حالی که به طور فعال به مقاومت در برابر تغییر از طریق ارتباطات واضح و ارزش نشان داده شده رسیدگی می کند.
9. چگونه حجم داده های در حال گسترش را مدیریت خواهید کرد؟ تعادل عملکرد و هزینه را از طریق استراتژی‌های مدیریت هوشمند داده که به طور خودکار ذخیره‌سازی را بر اساس الگوهای دسترسی مرتب می‌کند. سیاست‌های بایگانی هوشمند را پیاده‌سازی کنید که می‌تواند دسترسی را در عین کنترل هزینه‌ها حفظ کند و به شما کمک کند معماری‌های مقیاس‌پذیری بسازید که به طور کارآمدی هم پردازش زمان واقعی و هم پردازش دسته‌ای را انجام می‌دهند.
10. چگونه سیستم های موجود و جدید را ادغام خواهید کرد؟ با ایجاد طرح‌های مهاجرتی دقیق که وابستگی‌ها و خطرات را در نظر می‌گیرد، به نوسازی زیرساخت‌ها به طور سیستماتیک نزدیک شوید. رویکردهای ترکیبی را در نظر بگیرید که سیستم‌های قدیمی حیاتی را حفظ می‌کنند و در عین حال پلتفرم‌های مدرن را به تدریج اتخاذ می‌کنند. بر ایجاد یک استراتژی یکپارچه سازی تمرکز کنید که هم نیازهای فوری و هم نوآوری های آینده را برآورده می کند.
مسیر رسیدن به تعالی هوش مصنوعی نیازمند برنامه ریزی و اجرای دقیق است. سازمان هایی که به طور متفکرانه به این سؤالات می پردازند می توانند خود را به عنوان رهبری در عصر هوش مصنوعی قرار دهند. کسانی که برای ایجاد پایه های داده قوی زمان می برند، ممکن است خود را مجهز به نوآوری و رقابت موثر بیابند.
برای توسعه استراتژی خود و تسریع موفقیت در هوش مصنوعی با Unisys شریک شوید. تخصص ما در نوسازی داده ها به سازمان ها کمک می کند تا پیچیدگی های مهاجرت ابری را طی کنند و در عین حال ارزش دارایی های داده را به حداکثر برسانند. بیشتر بدانید در unisys.com/ai.