AI を成功させるには、適切なデータ アーキテクチャが必要です

人工知能を使いこなしたいと考えている企業にとって、人工知能 (AI) はコストを削減し、競争上の優位性を獲得し、将来のビジネス戦場で確固たる足場を築くことが期待されています。しかし、AI の導入率は上昇し続けていますが、投資のレベルは収益に比例しないことがよくあります。人工知能の成功には、適切なデータ アーキテクチャなど、多くの鍵があります。

#現在、組織によって広く運用されている AI イニシアチブは 26% のみです。残念ながら、これは多くの企業が実際の ROI を得ることなく AI の導入に多くの時間を費やしていることを意味します。

すべての企業はテクノロジー企業のように行動しなければなりません

同時に、すべての企業が先を行くためにテクノロジー企業のように行動しなければならない世界では、テクノロジー チーム、エンジニアリング、チームへのプレッシャーが高まっています。 IT リーダーがビジネスの成長のためにデータを活用する方法について。特にクラウド ストレージへの支出が増加するにつれ、企業は効率を向上させ、より高価なデータの保存の ROI を最大化したいと考えています。しかし残念なことに、彼らには十分な時間がありませんでした。

迅速な結果に対する要求を満たすために、明確な目標がなければマッピング データ アーキテクチャを継続することはできなくなりました。テクノロジー リーダーは、AI を主な目標としてデータ アーキテクチャを構築する必要があります。

そうしないと、後で修正するために手直しすることになります。今日のビジネスでは、データ アーキテクチャは明確な成果に向かって進むべきであり、その成果には、エンド ユーザーに明確なメリットをもたらす AI アプリケーションが含まれる必要があります。これは、ビジネスを将来の成功に向けて準備するための鍵です。

成功するデータ アーキテクチャに不可欠な 3 つの要素

いくつかの核となる原則は、ROI を実現する AI アプリケーションをサポートできるデータ アーキテクチャを設計するのに役立ちます。データを構築、フォーマット、整理するときは、自分自身を確認するためのガイドとして次の点を考慮してください。

目標に向かって取り組む

データ アーキテクチャを構築および開発するときは、常に焦点を合わせてください。ビジネスの結果に基づいて判断することが基本的なルールです。会社の短期目標を確認し、それに応じてデータ戦略を調整することを特にお勧めします。

たとえば、年末までに収益 3,000 万ドルを達成するというビジネス戦略がある場合、その目標を達成するためにデータを活用する方法を考えてください。より重要な目標を小さな目標に分割し、それらの目標に向かって取り組みます。

価値を迅速に生み出す設計

明確な目標を設定することが重要ですが、最終的なソリューションは常に、変化するビジネス ニーズに適応できる十分な機敏性を備えている必要があります。たとえば、小規模プロジェクトがマルチチャンネル プロジェクトに成長する可能性があるため、構築する際にはこれを考慮する必要があります。固定されたモデリングと固定されたルールでは、作業が増えるだけです。

設計されたアーキテクチャは、利用可能なデータをより多く収容でき、それを活用して会社の最新の目標を達成できる必要があります。可能な限り自動化します。これにより、データ戦略を迅速かつ反復的に活用して、ビジネスに貴重な影響を生み出します。

たとえば、月次レポートを提出する必要があることがわかっている場合は、最初からプロセスを自動化します。こうすれば、最初の 1 か月のうちにこのプロセスに費やす時間はわずかになります。その結果として得られる影響は引き続き効果的でポジティブなものとなるでしょう。

成功をテストする方法を知る

正しい軌道に乗り続けるには、データ アーキテクチャが効果的に実行されているかどうかを知る必要があります。データ アーキテクチャは、AI の運用をサポートし、ビジネス内のすべての従業員に使用可能な関連データを提供できる場合に機能します。これらに注意を払うことは、データ戦略が目的に適合し、将来にわたって確実に適用されるようにするのに役立ちます。

テクノロジーが進化し続ける中、企業は追いつくか、取り残されなければなりません。これは、テクノロジーリーダーがチームとのつながりを保ち、新しいイノベーションを役員室で議論できるようにすることを意味します。

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