Erfolgreiche KI erfordert die richtige Datenarchitektur

Von Unternehmen, die künstliche Intelligenz beherrschen wollen, wird erwartet, dass künstliche Intelligenz (KI) Kosten spart, Wettbewerbsvorteile verschafft und im zukünftigen geschäftlichen Schlachtfeld fest Fuß fasst. Doch während die Rate der KI-Einführung weiter zunimmt, steht die Höhe der Investitionen oft nicht im Verhältnis zu den Erträgen. Es gibt viele Schlüssel zum Erfolg in der künstlichen Intelligenz, einschließlich der richtigen Datenarchitektur.

Derzeit werden nur 26 % der KI-Initiativen von Organisationen in großem Umfang in die Produktion gebracht. Leider bedeutet dies, dass viele Unternehmen viel Zeit in die KI-Bereitstellung investieren, ohne einen tatsächlichen ROI zu erzielen.

Alle Unternehmen müssen sich wie ein Technologieunternehmen verhalten

Gleichzeitig muss sich in dieser Welt jedes Unternehmen wie ein Technologieunternehmen verhalten, um an der Spitze zu bleiben. Der Technologiedruck steigt auf Team-, Technik- und IT-Führungskräften, um Daten für das Geschäftswachstum zu nutzen. Insbesondere angesichts steigender Ausgaben für Cloud-Speicher möchten Unternehmen ihre Effizienz verbessern und den ROI der Speicherung teurerer Daten maximieren. Doch leider fehlte ihnen die Zeit.

Um der Nachfrage nach schnellen Ergebnissen gerecht zu werden, kann die Mapping-Datenarchitektur nicht mehr ohne ein klares Ziel weitergeführt werden. Technologieführer müssen eine Datenarchitektur mit KI als Hauptziel aufbauen.

Wenn nicht, werden sie es später überarbeiten, um es zu beheben. In der heutigen Geschäftswelt sollte die Datenarchitektur auf ein klares Ergebnis hinarbeiten – und dieses Ergebnis sollte KI-Anwendungen mit klaren Vorteilen für Endbenutzer umfassen. Dies ist der Schlüssel zur Ausrichtung Ihres Unternehmens auf den zukünftigen Erfolg.

Drei wesentliche Elemente einer erfolgreichen Datenarchitektur

Mehrere Grundprinzipien helfen Ihnen beim Entwurf einer Datenarchitektur, die KI-Anwendungen unterstützen kann, die einen ROI liefern. Berücksichtigen Sie beim Erstellen, Formatieren und Organisieren Ihrer Daten die folgenden Punkte als Leitfaden für sich selbst: Bei der Architektur von Daten ist es die grundlegendste Regel, sich stets auf Geschäftsergebnisse zu konzentrieren. Es empfiehlt sich insbesondere, die kurzfristigen Ziele des Unternehmens zu überprüfen und Ihre Datenstrategie entsprechend anzupassen.

Wenn Ihre Geschäftsstrategie beispielsweise darin besteht, bis zum Jahresende einen Umsatz von 30 Millionen US-Dollar zu erzielen, überlegen Sie, wie Sie Daten nutzen können, um dieses Ziel zu erreichen. Teilen Sie wichtigere Ziele in kleinere Ziele auf und arbeiten Sie dann auf diese Ziele hin. Während die Festlegung klarer Ziele von entscheidender Bedeutung ist, muss die endgültige Lösung immer flexibel genug sein, um sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen. Beispielsweise kann sich aus einem kleinen Projekt ein Multi-Channel-Projekt entwickeln, und Sie müssen dies bei der Erstellung berücksichtigen. Feste Modellierung und feste Regeln verursachen einfach mehr Arbeit.

Jede entworfene Architektur sollte in der Lage sein, mehr verfügbare Daten aufzunehmen und diese Daten zu nutzen, um die neuesten Ziele des Unternehmens zu erreichen. Automatisieren Sie so viel wie möglich. Dadurch werden Datenstrategien schnell und iterativ genutzt, um wertvolle geschäftliche Auswirkungen zu erzielen.

Wenn Sie beispielsweise wissen, dass Sie monatliche Berichte einreichen müssen, automatisieren Sie den Prozess von Anfang an. Auf diese Weise verbringen Sie nur im ersten Monat etwas Zeit mit diesem Prozess. Die daraus resultierenden Auswirkungen werden weiterhin wirksam und positiv sein.

Wissen, wie man erfolgreich testet

Um auf dem richtigen Weg zu bleiben, ist es notwendig zu wissen, ob die Datenarchitektur effektiv funktioniert. Eine Datenarchitektur funktioniert, wenn sie sowohl KI-Operationen unterstützen als auch jedem Mitarbeiter im Unternehmen nutzbare, relevante Daten liefern kann. Wenn Sie diese im Auge behalten, können Sie sicherstellen, dass Ihre Datenstrategie ihren Zweck erfüllt und für die Zukunft geeignet ist.

Während sich die Technologie weiterentwickelt, müssen Unternehmen mithalten, sonst bleiben sie zurück. Dies bedeutet, dass Technologieführer mit ihren Teams in Kontakt bleiben und ihnen die Möglichkeit geben, neue Innovationen zur Diskussion in den Sitzungssaal einzubringen.

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