När man bygger ett hus är det grunden som avgör husets stabilitet och om det kommer att hålla den förväntade livslängden. De flesta dataexperter håller med om att samma analogi också gäller för organisationer som vill dra nytta av de många fördelarna med AI. För en framgångsrik implementering och användning av AI-teknik är datahantering nyckeln. Men var ska man börja?
I den här artikeln får du veta mer om datahantering och hur du kan skapa rätt förutsättningar för en framgångsrik implementering av AI i din organisation.
Betydelsen av datalager
Precis som datahantering i allmänhet, är också AI-modeller beroende av flera olika dataaspekter så som datakvalitet, precishet, innehåll, volymer och relevans. För att lyckas med AI är alltså datalagret av största vikt. Att kvalitetssäkra datalagret bör vara ditt första, och största, fokus vid implementering av AI-teknik i din organisation.
Datahantering - 7 steg för att förbereda sig för AI
För att hantera data på ett effektivt sätt är följande steg avgörande:
- Anpassa till affärsmålen
Definiera tydligt dina affärs- och verksamhetsmål och bedöm hur datahanteringen stämmer överens med dem. Ta hänsyn till faktorer som budgetbegränsningar, teknikplattformar, resurstillgång och tidsramar när du planerar din datahanteringsstrategi. - Identifiera och klassificera data och källor
Börja med att noggrant identifiera och kategorisera din data och deras olika källor. Det är avgörande för en effektiv hantering att du förstår vilken typ av data du har och varifrån den kommer. - Implementera informationsmodeller enligt bästa praxis
Bygg dina lösningar för datahantering baserat på bästa praxis i branschen. Genom att använda beprövade informationsmodeller säkerställs effektivitet, konsekvens och kompatibilitet i hela dataekosystemet. - Säkerställ plattformens mångsidighet
Din dataplattform bör kunna hantera olika källor och typer av data. Oavsett om det handlar om strukturerad, ostrukturerad eller halvstrukturerad data bör plattformen vara tillräckligt flexibel för att kunna hantera det. - Etablera datastyrning
Implementera robusta mekanismer för datastyrning för att säkerställa datakvalitet, säkerhet och efterlevnad. - Anställ kvalificerad personal
För att bygga en robust dataplattform krävs ett tvärvetenskapligt team med roller som dataarkitekt, molnarkitekt, dataingenjör, datakvalitetsanalytiker, datastyrningsansvarig, datasäkerhetsspecialist, datavetare och dataanalytiker. Dessa yrkesgrupper samarbetar för att utforma, implementera och underhålla plattformen och säkerställa optimal prestanda, datakvalitet, säkerhet och styrning. - Uppfylla juridiska och regulatoriska krav
Håll dig uppdaterad om de juridiska, efterlevnads- och säkerhetsstandarder som är relevanta för din bransch. Att följa dessa krav är avgörande för att minska riskerna och upprätthålla förtroendet hos intressenterna.
Genom att följa dessa steg kan organisationer skapa en solid grund för effektiv datahantering, lägga grunden för en framgångsrik AI-implementering och frigöra den fulla potentialen i sina datatillgångar.
Ta reda på ditt utgångsläge
Att påbörja resan med AI kan för vissa organisationer kännas som en besvärlig uppgift. Och det kan det vara. Ibland kan en analys av nuläget vara till hjälp. Att använda en mognadsmodell som den som visas nedan kan vara användbart.
Hur du kommer igång
För att gå från "mognadsnivå 1" till högre nivåer är tydliga anvisningar avgörande. Det krävs planering, resurser, krav med mera. Att modernisera och implementera en toppmodern dataplattform kan ibland verka som en överväldigande svår uppgift, men den bästa strategin är ofta att börja i liten skala. Se till att det är genomförbart. Om du inte tappar bort slutmålet och den större bilden är det ofta rätt strategi att ta små steg. Det är inte nödvändigt att implementera allt som din dataplattform erbjuder, åtminstone inte från början.
Vad du kan förvänta dig
Med en solid dataplattform på plats kan du förvänta dig:
- bättre kontroll över data
- att undvika dubblering av data
- förbättrade möjligheter till dataanalys
- konsekvent och effektiv datahantering av alla typer av data
- en robust och framtidssäkrad grund för att börja använda AI och maskininlärning (ML) där det är möjligt, relevant och nödvändigt. Du kommer att kunna utnyttja funktioner som prediktiv analys, prognoser, metadataoptimering och mycket mer.
