Een praktische benadering van de zakelijke impact van Data AI Tien beproefde tactieken uit de praktijk.

In het snel veranderende bedrijfslandschap van vandaag is data een onmisbaar hulpmiddel geworden voor bedrijven die concurrerend willen blijven. Organisaties die geen data modellen invoeren, lopen het risico achterop te raken bij hun concurrenten doordat ze waardevolle inzichten en kansen voor uitbreiding, optimalisatie en innovatie mislopen. Kortom, het benutten data voor het bedrijf is niet langer een luxe, maar een noodzaak voor duurzaamheid en ontwikkeling, en bedrijfsleiders zouden het voortouw moeten nemen bij het identificeren, prioriteren en ontwikkelen van data AI . In tegenstelling tot de gangbare opvatting dat zakelijke belanghebbenden slechts 'consumenten' van data zijn, zijn wij van mening dat zij het hele proces moeten leiden, ondersteund door data technologie-experts.

Een grondige analyse van de bedrijfswaardeketen en de belangrijkste bedrijfsprocessen kan het beste worden uitgevoerd door de belanghebbenden binnen de organisatie zelf. Deze analyse brengt gebieden in kaart waar data een aanzienlijke impact op het bedrijf kunnen hebben in de vorm van omzetgroei, kostenoptimalisatie, verbetering van de klantervaring of operationele uitmuntendheid. Tijdens dit proces is het essentieel om zakelijke kansen te identificeren die aansluiten bij de algemene bedrijfsstrategie organisatie. Zo kan een analyse van de toeleveringsketen en de belangrijkste kengetallen helpen bij het identificeren van mogelijke hiaten en inefficiënties die kunnen profiteren van data en -inzichten.

Het doel moet niet zijn om indruk te maken met een lange lijst van data , maar om de meest cruciale bedrijfsgebieden te identificeren die baat kunnen hebben bij data inzichten. Door de verleiding te weerstaan om te veel data na te streven, kunnen organisaties hun focus behouden en hun kansen vergroten om succesvolle data te ontwikkelen. Het is ook belangrijk om de toegevoegde waarde van data te identificeren die verder gaat dan eenvoudige rapportage. Hoewel rapportage waardevol is om een overzicht van de bedrijfsprestaties te bieden, geeft het slechts een retrospectief beeld van data, waardoor er weinig ruimte overblijft voor analyse en besluitvorming. Om de kracht van data volledig te benutten, moeten organisaties data identificeren die diagnostische analyses bieden die automatisch de onderliggende oorzaken van prestaties identificeren, en voorspellende analyses die anticiperen op toekomstige trends.

Alvorens te beginnen met de ontwikkeling van een data , is het van cruciaal belang om een gedetailleerde haalbaarheidsstudie uit te voeren waarin de beschikbaarheid en kwaliteit van de benodigde data worden onderzocht, evenals de kosten van de technologieën en expertise die nodig zijn om deze data te verzamelen en te verwerken. Dit omvat het in kaart brengen van de hardware- en softwarevereisten, evenals de vaardigheden die nodig zijn om de technologie te implementeren en te onderhouden. Dit helpt ook om realistische verwachtingen te scheppen voor data die aansluiten bij de mate van volwassenheid van de benodigde data , technologieën en capaciteiten.

Het ontwikkelen en opschalen data voor bedrijven vereist een nieuw bedrijfsmodel – een AI – dat bestaat uit featureteams onder leiding van bedrijfsexperts, ondersteund door data , ingenieurs, analisten en softwareontwikkelaars. Deze teamstructuur zorgt ervoor dat data altijd worden ontwikkeld met een bedrijfsdoelstelling voor ogen. Het toepassen van een flexibel ‘test-en-leer’-proces, waarbij wordt gestreefd naar het realiseren van een succesvolle POC binnen een korte tijdspanne, is eveneens essentieel om de ontwikkelingstijd te verkorten.

Niet alle data zullen slagen; sommige zullen mislukken, als gevolg van technische of data , ondanks zorgvuldige planning en uitvoering. Het is van cruciaal belang dat organisaties beseffen dat mislukking een natuurlijk onderdeel is van het ontwikkelingsproces: het mag hen er niet van weerhouden om toekomstige projecten na te streven. In plaats daarvan moeten bedrijven zich richten op het industrialiseren data succesvolle data , deze opschalen naar volledige data en hun algoritmen en data optimaliseren. Dit omvat ook het voortdurend monitoren en verbeteren van de toepassing om ervoor te zorgen dat deze blijft voldoen aan de behoeften van de zakelijke gebruikers.

Het aanbieden van trainingen data en gebruiksvriendelijke documentatie voor zakelijke gebruikers is noodzakelijk, maar meestal niet voldoende om een brede acceptatie van data te bewerkstelligen. Een brede acceptatie van data door zakelijke gebruikers wordt het best bereikt door gebruikers het ontwikkelingsproces te laten leiden, deze oplossingen te integreren in het opleidingsprogramma van de organisatie en KPI's voor acceptatie en impact op te nemen in de scorecards van zakelijke gebruikers. Door de scorecards van zakelijke gebruikers af te stemmen op de data van de organisatie, kunnen organisaties een cultuur van data besluitvorming creëren en ervoor zorgen dat de acceptatie van data leidt tot tastbare zakelijke impact.

Om data voortdurend te verbeteren, is het van cruciaal belang om regelmatig feedback van zakelijke gebruikers te verzamelen, hun behoeften en eisen te evalueren en de nodige aanpassingen door te voeren om deze te optimaliseren. De Scrum-methodiek biedt een effectieve aanpak om verbeteringen op een iteratieve en incrementele manier te verzamelen en door te voeren. Gebruikers van data moeten voortdurend feedback geven over de nauwkeurigheid en bruikbaarheid van data , evenals over noodzakelijke verbeteringen aan bedrijfsprocessen. Het is belangrijk om (1) verbeteringen door te voeren die de nauwkeurigheid van de output van de oplossing verhogen, (2) de functies en functionaliteit ervan uit te breiden, en (3) de bruikbaarheid en gebruikerservaring te verbeteren.

Het onderhouden van hoogwaardige data voor data is van cruciaal belang om geautomatiseerde, nauwkeurige resultaten te behalen met een minimum aan toezicht. Om dit te bereiken, moeten organisaties een robuust kader data implementeren dat duidelijke richtlijnen en normen voor data en -transformatie afdwingt. Daarnaast moeten organisaties een streng beleid data en privacy invoeren om data veilige en conforme data te waarborgen. Deze aanpak zorgt ervoor dat data nauwkeurig, actueel en consistent data , wat het risico op fouten vermindert en de algehele efficiëntie van de data verbetert.

Het vaststellen van de commerciële of operationele KPI’s die direct door een data worden verbeterd, is essentieel om de zakelijke impact ervan te meten. Zodra deze KPI's zijn geïdentificeerd, is de volgende stap het ontwikkelen van een formule om de incrementele impact van de data op elk van deze KPI's te meten. Deze formule moet rekening houden met de uitgangswaarde van deze KPI's vóór (of zonder) de implementatie van de data en deze vergelijken met de prestaties van deze KPI's na (of met) de implementatie van deze oplossing, rekening houdend met andere factoren die mogelijk tot deze stijging hebben geleid. Zodra de incrementele impact op elke KPI is berekend, moet deze worden vertaald naar financiële termen, zoals lagere kosten of hogere inkomsten. Ten slotte wordt altijd aanbevolen om geautomatiseerde meting van de zakelijke impact data te gebruiken om een onbevooroordeelde en tijdige meting van de zakelijke impact te garanderen.

“Nu organisaties concrete bedrijfsresultaten willen behalen met hun investeringen in data en artificial intelligence, is het van cruciaal belang om een gerichte aanpak te hanteren waarbij de juiste oplossingen worden ontwikkeld en de juiste verwachtingen worden gewekt. Via deze aanpak geven bedrijfsleiders leiding aan de ontwikkeling van data AI ‘voor het bedrijf door het bedrijf’ – waarbij ze prioriteit geven aan de oplossingen met de grootste impact, snel POC’s opzetten met data , succesvolle data opschalen en ‘mislukkingen’ accepteren bij oplossingen die niet werken. Door het hele proces door de business-teams te laten leiden, wordt van meet af aan gezorgd voor draagvlak en acceptatie binnen het bedrijf.”

Oussama Ahmad, partner Data

De afgelopen jaren is Data aantal projecten Data in de MENA-regio sterk toegenomen, nu organisaties de kracht van data omarmen data hun bedrijfsgroei te stimuleren. Hoewel er nog steeds uitdagingen zijn, zoals het waarborgen data – met name bij verouderde systemen – zoeken organisaties actief naar oplossingen om deze obstakels te overwinnen. Het opbouwen data de juiste data binnen de bedrijfsteams en het ontwikkelen van het juiste bedrijfsmodel is de allerbelangrijkste manier om te zorgen voor een succesvolle implementatie en acceptatie van data en het realiseren van tastbare bedrijfsresultaten.

Karim Hayek, Senior Manager Data