AI en Data Strategy: 3 tips om te beginnen
Kunstmatige intelligentie (AI) is doorgedrongen tot bijna elke branche vanwege zijn vermogen om de bedrijfsresultaten te verbeteren – van de productiviteit van werknemers tot besluitvorming en klantervaring. Het is geen verrassing dat grote en kleine organisaties AI omarmen. Dat gezegd hebbende, kan het starten met AI zonder een sterke datastrategie meer kwaad dan goed doen en uiteindelijk schadelijk worden voor de organisatie. Dus vroegen we ons af hoe we dit probleem als industrie konden aanpakken? 3 tips om te starten.
Weergaven: 0
Data is de nieuwe olie. Data is het nieuwe goud. Data is het nieuwe… nou ja, je snapt het wel. Hoewel clichés vaak niet voor niets worden gezegd, is het belangrijk om te erkennen dat een auto alleen goed draait op de juiste brandstof. Dezelfde logica is van toepassing als het gaat om AI en datastrategie – AI alleen kan geen resultaten opleveren als er geen sterke gegevensbasis is. Elke succesvolle AI-toepassing begint met data. Het probleem is dat AI geen kant-en-klare oplossing is. AI vereist een andere set vaardigheden en denkprocessen om succesvol te zijn, wat het voor organisaties moeilijk maakt om het goed uit te voeren. Maar met de juiste datastrategie kan het wel.
De meeste organisaties onderschatten hun gegevenscomplexiteit. De hoeveelheid gegevens die bedrijven tegenwoordig tot hun beschikking hebben, is overweldigend. In feite heeft de wereld sinds het begin van 2018 90% van de gegevens gegenereerd die ooit in de menselijke geschiedenis zijn geproduceerd. Hoe kunnen we al deze informatie zeven, laat staan gebruiken om onze activiteiten aan te sturen? We hebben schone gegevens nodig. De meeste bedrijven en instellingen moeten nog heel wat werk verzetten voordat gegevens klaar (en dus bruikbaar) zijn voor AI-modellen maar daar moet het beginnen.
Je werkt hard aan het opbouwen van een sterke datastrategie. Je optimaliseert datainvoer en -opslag, zodat je met betere data kunt werken om slimme beslissingen te nemen. Maar zorg je tegelijkertijd ook voor de benodigde governance en beveiliging van je data? Kanalen als e-mail, chats, online fora en mobiele apps worden steeds belangrijker voor bedrijven die hun klanten willen begrijpen. En deze kanalen bevatten allemaal veel informatie. Sommige informatie is essentieel voor de core business van je organisatie – bijvoorbeeld feedback over de productkwaliteit of informatie over leveringstijden. Maar er is ook andere informatie, zoals persoonlijke gegevens van klanten (naam, adres en telefoonnummer), die je moet beschermen. Te vaak denken bedrijven bij data governance aan een verzameling compliance-gerelateerde processen. Om effectief te zijn, moet governance echter nauw zijn afgestemd op hoe gegevens worden gebruikt binnen de organisatie. Als u bekijkt hoe uw bedrijf zijn gegevens gebruikt (bijv. voor klantenservice, marketing of modellering), kunt u een holistische benadering ontwikkelen voor het beheer ervan.
De waarde van inzichten die uit bedrijfsgegevens worden afgeleid, hangt af van verschillende factoren: hoe volledig de gegevens zijn, hoe toegankelijk ze zijn, hoe snel ze kunnen worden verzameld en of de resulterende inzichten relevant, tijdig en bruikbaar zijn. AI is een gespecialiseerde toepassing van data, dus een AI-project starten zonder een sterke basis van data heeft gewoon geen zin. Een goed inzicht in de gegevens van uw bedrijf moet voortkomen uit investeringen in kwaliteit én technologie en dit soort analyses moeten nauwkeurig en tijdig voorbereid worden.
