AI の統合は、堅牢なデータ基盤から始まります。エグゼクティブが採用する 3 つの戦略は次のとおりです

人工知能の探求は、まず強力な基盤を確立する必要があります。ビジネスリーダーが、優れたデータ戦略を構築するための 3 つの方法を共有します。

ビジネスリーダーは、人工知能 (AI) を活用する企業には強力な基盤が不可欠であることを認識しています。調査を開始する前にデータ戦略を整理しなければ、ビジネス全体が危険にさらされる可能性があります。要するに、ゴミを入れればゴミが出てくるということです。

では、専門家は組織で AI を安全かつ適切に使用できるようにするための基盤をどのように構築できるのでしょうか? 3 人のビジネス リーダーが、新興テクノロジーを活用するための効果的な戦略を構築するための重要なヒントを詳しく説明します。

1. 従業員を第一に考えます

保険大手L&Gのグループ最高データ・分析責任者であるクレア・トンプソン氏は、イノベーションを目指す企業にとって情報への戦略的アプローチは極めて重要であると述べ、「私はいつも、次に何をするにもデータ基盤が重要だと言っている」と語った。

同氏は米ZDNETに対し、強力な基礎的要素がルールや規制とドルやセントを結びつけていると語った。

「データ戦略がどのように具体的な価値を生み出すのかを明確にしてください。たとえば、ターゲットを絞ったデジタル コミュニケーションを行うために、電子メール アドレスが最新かつ正確であることがなぜ重要なのでしょうか?」

トンプソン氏は、多くの人が、情報資産の管理に必要なテクノロジー、プロセス、人材、ルールを定義する長期戦略計画に行き詰まりたくないことを認識していました。しかし、AIなどのテクノロジーのメリットを享受するには計画段階が重要であると彼女は述べた。

「人々がガバナンスが退屈だと言う理由は理解できる」と彼女は言う。 「しかし、今日のデジタル組織では、人々がストレートな処理を望んでおり、データが高品質であることがさらに重要になっています。したがって、すべての道はガバナンスにつながっています。」

L&G におけるトンプソン氏の戦略の重要な要素の 1 つは、彼女のデータ チームと IT 部門との緊密な協力関係です。効果的なコラボレーションは、各当事者が関係にもたらすスキルを明確にしているかどうかにかかっています。

「緊密なパートナーシップが必要です。データ空間での活動にとってテクノロジーは非常に重要であり、クラウド環境、データ ウェアハウジング、ツールなしでは仕事を行うことはできません。データはすべてのものに保持されます。 IT チームが管理するアプリケーションです」と彼女は言いました。

「私たちは、データ品質を設計によって確実に実現しようとしています。それは、設計哲学をコアシステムに確実に組み込むことです。その作業ができるようになればなるほど、データ品質の低下による将来的な波及効果を防ぐことができます」そしてあらゆる修復努力を妨げます。」

トンプソン氏は、収集したデータが顧客エクスペリエンスを新たな方向に推し進めるだろうと述べ、「モバイルアプリケーションにパーソナライゼーションをどのように組み込むのか?資産管理にどのように組み込むのか?取引を自動化し、AIを活用してそれをサポートするにはどうすればよいのか?プロセス？"

2. トランザクションデータをマスターする

法律事務所DWFの最高技術責任者（CTO）であるジョン・グレインジャー氏は、データ戦略を立てるのに今ほど適した時期はない、と語った。賢明なビジネス リーダーは、AI や機械学習の活用方法を考えるずっと前に、データ利用の基礎的な要素に焦点を当てています。

「私はいつも、データ戦略に最適な時期は 4 年前だと言います。」と彼は言いました。 「これは超大型タンカーの作品です。最終的には、近道はあまりありません。『そんなに時間がかかるなら、なぜわざわざする必要があるの？』という意見もあります。」それが、多くの人がデータを把握できていない理由だと思います。」

Grainger 氏は ZDNET に対し、自社がデジタル変革を通じて優れたエクスペリエンスを提供するという評判を築きたいと語った。データ戦略はそのアプローチの重要な要素である。

彼は 2022 年後半に DWF に入社し、クラウドベースの SaaS (Software-as-a-Service) 製品とオープン アプリケーション プログラミング (API) インターフェイスに基づいた新しい戦略を制定しました。

会社のデータは、ケース、パートナー、顧客、請求や財務などの内部ビジネス プロセスなど、さまざまなエンティティをカバーしています。

「データ戦略のすべては、信頼できる情報源であるトランザクション データがこれらのセクションで確実に習得されるようにすることです。」

目的は、品質やコストを損なうことなく、組織が迅速に動けるようにすることです。

「各 SaaS 製品は、エンタープライズ マップ上で明確なアイデンティティを持っています」と Grainger 氏は述べ、データ戦略の重要なポイントを説明しました。 「そのアイデンティティは、各分野で習得したデータによって決まります。」

同氏は、同社のターゲットアーキテクチャを利用するための「絶対的な最小要件」は、DWFがアクセスして使用できる十分に開発されたAPIであると述べた。

Grainger 氏は、SnapLogic テクノロジーにより、サービス、API、ユーザー間の強固で信頼性の高い接続が保証されると述べました。

「特定の住所には必ず 15 種類の異なる綴りが表示されますが、テクノロジーはそのパターンを認識して修正することができます」と同氏は語った。

「エンリッチメントと呼ばれるものも実行できます。つまり、誰かの参照を取得して API にアクセスし、戻ってきて、『これが正しい情報です』と言う可能性があります。」

Grainger 氏は、データ戦略は、DWF がビジネス上の重要な質問に答えるために作成するモデルにも焦点を当てていると述べました。

同社は SaaS 製品と API に注力していることと相まって、新しいテクノロジーを探索するための強固な基盤を備えています。

「データ戦略にこれらすべての要素があれば、生成 AI に向けてかなりうまく準備ができていることがわかります。」

3. 同業者と協力する

北海移行局（NSTA）のコーポレートディレクター兼CFOであるニック・グレンジャー氏は、優れたデータ戦略は社内の業務慣行を超え、組織の境界を越えるものだと述べた。

NSTA は石油およびガス部門からデータを収集しています。グレンジャー氏のチームは、産業界、政府、学界、その他の関係者がデータにオープンにアクセスできるデジタル プラットフォームを作成しました。

その取り組みの一環として、彼女はオフショア エネルギー デジタル戦略グループ (DSG) の議長を務めています。DSG は、石油、ガス、再生可能エネルギーのデータ収集に取り組む英国の公共機関全体での共同作業を創設するために 2022 年後半に設立された専門機関です。

同氏はZDNETに対し、「海洋エネルギー分野全体で一貫したデジタルデータ戦略が必要であると認識されていた」と語った。

「業界全体にデータ管理とデジタルテクノロジーの分野で優秀な人材が集まっていましたが、それらは必ずしも連携して取り組んでいたわけではありませんでした。したがって、それが私たちにとって大きな優先事項でした。」

DSG は、英国政府部門に加えて、Open Data Institute や Technology Leadership Board などの他の貢献者によってサポートされています。

グレンジャー氏は、この協力的なアプローチが成果を上げていると述べ、「われわれは現在、データ戦略を確立しており、3 つの主要な作業の流れに取り組むことになっている」と語った。

最初のストリームはデータ、標準、原則に焦点を当てています。「全員が同じ基準に基づいて作業しているため、データの根本的な品質が良好であることを確認する」。 2 番目の流れは、共通のデータ ツールキットと相互運用性の構築を目指しているとグレンジャー氏は述べています。

「海洋エネルギー会社で働いているのか、石油・ガス会社のプロジェクトに取り組んでいるのかは問題ではありません。プラットフォーム全体で使用できるデータが必要です。その作業で重要なのは、『そのデータをどうやって入手するか』ということです」 AからBまで重複なく？」

3 番目のワークストリームは、セクターを越えたデジタル化に焦点を当てています。「データとデジタル スキルが業界全体に存在することを保証し、セクターがサイバーセキュリティのベスト プラクティスに準拠していることを確認することです。」

これらのデータ基盤が整備されていれば、新しいテクノロジーを最大限に活用する方法を考え始めるのがはるかに簡単になります。

「私たちが重点を置いているのは、他の人が AI や機械学習を使用できるように、データにアクセスし、適切な形式でデータを提供できるようにすることです」とグレンジャー氏は述べています。