2024 年、組織は、データ関連の取り組みにおいてビジネスマンのために組織が作成した信頼できる試金石である、優れたデータ戦略を採用し、その進化をサポートする必要があります。経営幹部は、ダイナミックな市場に迅速に適応し、データ計画の具体的な効果を実証するという高まるプレッシャーに直面しています。特に、ビジネス関係者は、人工知能 (AI) への取り組みから価値を見出したいと考えています。
一方、リーダーたちはデータの成熟度に関する根本的な断絶に直面しています。 視聴者の38%が 彼らの会社は業界標準と同等か、クラス最高のどちらかだと考えています。しかし、経験的証拠は別の話をします。
それぞれのデータインシデントに対する解決策が向上しました 15時間までに さらに、技術系幹部の 2022% は、信頼できるデータがこれまで以上に必要であると強調しており、データの改善が緊急に求められていることが強調されています。 データ品質.
適切なデータ品質を達成するには、データ戦略について新たに考える必要があります。 JPモルガン・チェースは、土地に対するこのアプローチを積極的に採用しています。 2022年の174億4000万ドル AI および機械学習 (ML) プログラムから得られるビジネス価値。さらに、他の企業も優れたデータ戦略のおかげで、成功を収めて躍進しています。
企業は競争力を維持するためにデータ管理を大幅に変更する必要があり、指針となる最新の戦略が必要です。幸いなことに、2024 年のデータ戦略トレンドでは、慎重に戦略を立ててデータを取得することが約束されています。 Metadata管理、データの役割と責任に関するガイダンス、戦術的な調整、適応的な考え方は、企業に AI と分析のメリットを提供します。
データ収集の戦略化
単一企業の運用として大量のビジネス データを保存および管理すると、追加のクラウド使用、セキュリティの脆弱性、拡大し続ける規制へのコンプライアンスなどのコストとリスクが増大します。 データ および AI 規則。したがって、上級管理者は、管理するデータの量、何をアウトソーシングするか、およびその理由を戦略的に決定します。
どれだけ優先するかをリーダーが選択する ビジネス最適化 データを販売可能な製品として開発するビジネス変革と比較して、効率を向上させて収益を拡大します。ビジネスの最適化をより優先するということは、AI プロジェクトをサポートするための大規模なデータ コレクションを構築するという高価なオーバーヘッドを発生させずに、ビッグ データのメリットにアクセスできる Data as a Service (DaaS) を検討することを意味します。
すでに、ほぼ 視聴者の38%が の IT プロフェッショナルが、データの保存とバックアップに as-a-service プラットフォームを使用しています。このクラウド コンピューティングの傾向は、データ戦略の実装とともに継続すると予想されます。 垂直クラウドプラットフォーム 業界固有のソリューションを提供します。これらのビジネス機能は、DaaS を含むように拡張される可能性があり、既存のデータ セットを強化および強化する可能性があります。
上級リーダーがデータ量ではなくデータ品質にリソースを適切に割り当てるためには、どのデータを収集および管理するかを明確にすることが重要であることがわかります。このアプローチにより、組織は調査やその他のソースを通じてデータを収集する際に、ビジネス プロセスを最適化したり、ビジネス変革を通じてより優れたデータ製品を販売したりすることができます。
メタデータ管理に注意を払う
ビジネスマンが 2024 年のデータ戦略について考えるとき、メタデータ、データセットのコンテキストを提供するタグ付け、追加情報の管理方法を検討する必要があります。データ戦略を実行する際にメタデータを無視することはできなくなりました。
2022年現在、ほぼ 視聴者の38%が の小売業者と卸売業者が位置データを使用しました。位置データは、顧客と実店舗への距離に関する貴重なコンテキストを提供します。 LLCBuddy は少なくとも次のことを示しています 視聴者の38%が のマーケティング担当者は、距離を知ることでより効果的なキャンペーンを実施できるようになり、位置情報ベースのマーケティングは 14% 拡大すると予想されています。
Gartner は調査の結果、次のことを発見しました。 視聴者の38%が 実施された意思決定の割合は 2 年前よりも複雑でした。したがって、正確かつ継続的に コンテキスト 2024 年には、組織がビジネスに不可欠なものを再構築するためにメタデータを活用することが不可欠になるでしょう。
AI は、パターンを特定し、より迅速な推奨事項を提示することで、これらの要件の達成に役立ちます。ただし、AI であっても、推奨事項を提供するための正確で関連性の高いメタデータを含むデータ品質が必要です。したがって、データ戦略にはメタデータ管理に関するガイダンスが組み込まれることが期待されます。
データの役割と責任を導く
上級リーダーは以下を明確にする必要があります。 役割と責任 データ取得とメタデータ管理の指令を含む、2024 年のデータ戦略をサポートするために必要です。組織が直面している課題 リソースの制約、 リーダーは、自動化されたデータ プロセスとデータ機能のアウトソーシングを優先し、業務効率化に賢明な投資を行う必要があります。期待する 議論 戦略に関する会話と絡み合ったビジネスロジスティクスについて説明し、目標に向けた測定された進捗状況を強調します。
2024 年に企業は、 事業価値 データ投資によるものです。この方向への一歩として、組織の 48.1% が企業データ戦略を最高データ責任者 (CDO) または最高データ分析責任者 (CDAO) の主な任務としています。この責任は前向きなスタートではありますが、このような貴重なデータ戦略を組織全体に効果的に導入するには、経営幹部が強力なコミュニケーション能力と社交スキルを備えていることが必要です。
経営幹部は、以下に関するデータ戦略ガイダンスを再検討する必要があります。 データガバナンス 組織全体で効果的に対応し、運用上の問題に対処する際の信頼性を維持するためのプログラムと活動。このサポートは、柔軟で拡張性があり、市場の変動に高度に対応できる必要があります。
さらに、データ戦略とデータ ガバナンスに関するそのガイダンスは、 財務部門 そして彼らの活動。データ チームはビジネス ユニットとして機能し、 利益と損失 責任。したがって、データ戦略とその戦略は、 ロードマップ、戦略の段階的なガイドは、CFO の責任と同期する必要があります。
データ戦略とアクティビティの調整
ビジネス価値とデータ ガバナンスに加えて、データ戦略とそのロードマップは、次のようなデータ戦術を導く上で重要です。 データモデリング、企業を超えた統一に向けて。 AI の使用に関するデータ規制と制限の施行に伴い、ビジネス リーダーは次のことを理解する必要があります。 データ戦略への影響 会社全体のエンドツーエンドで。これらの要因は、経営幹部がデータ戦略を策定する方法に影響を与えます。
データ戦略を通じて組織調整を成功させるには、組織構造を明確に定義し、役割、責任、プロセス、テクノロジーの統合を示す上級マネージャーに依存します。データ戦略は、さまざまな事業部門間で共通の理解を備えた、これらの結果から得られる全体的なビジョンとして機能します。
ただし、事業部門のプロセスを中断したり妨害したりすることなくこの同期を達成することは、依然として課題となります。 重大な課題。したがって、社内チーム全体でデータ戦略と活動を調整するには、リーダーがデータ戦略とそのロードマップが、実装されているビジネス戦略と変更管理計画に確実に一致していることを確認する必要があります。
幸いなことに、指標と主観的なフィードバックを通じて、広範なデータ ポリシーの実装から実証された結果は、ビジネスマンがデータに関する組織調整の利点に気づくよう促すでしょう。企業のデータとデータ システムの健全性を監視および分析する方法であるデータ可観測性の使用が増加することで、データ戦略とそのロードマップがデータをどのように同期してビジネス全体にサービスを提供できるかがわかります。
機械顧客へのサービスおよびその他の開発に対する戦略の進化
戦術を同期させることに加えて、データ戦略とそのロードマップも、急速に進む技術革新に対応するために適応する必要があります。たとえば、ガートナーは、次のようなマシンが使用される新しいトレンドを特定しました。 モノのインターネット (IoT) は、顧客またはカストボットとして機能し、トランザクションの積極的な参加者になります。
CEO は、2030 年までにカストボットが組織の収益の 20% 以上を占めるようになるだろうと考えています。さらに先を見据えると、2036 年までに、カストボットは商品の代金を支払うようになると予想されます。 人間 今日やってください。その予測が現実になった場合、それに応じてデータ戦略も進化する必要があります。
戦略では、機械の顧客が人間とは異なるデータ対話パターンを持っていることを認識する必要があります。カストボットは主にアプリケーション プログラミング インターフェイスを通じて関与します。 API、潜在的にデジタル ストアフロントを必要とする可能性があります。 改良された。さらにAIの活用が進むことで、 指数関数的にさらに多くを生み出す アルゴリズム、スケーラビリティが要求される。
AI 駆動型マシンの顧客やその他の新しいトレンドが特定のデータ戦略とそのロードマップに与える長期的な影響は明らかではないかもしれませんが、戦略家や経営陣は 2024 年以降のさらなる技術開発を注意深く監視する必要があります。リーダーはビジネスおよび技術的なフィードバックに耳を傾け、機械顧客および関連する変更に対応するためにデータ戦略の更新がいつ必要かを特定します。さらに、管理者は、これらの変革に効果的に適応するためにデータ戦略を進化させることを検討します。
まとめ
データ戦略とそのロードマップは、ビジネス関係者の要求を満たし、データの革新に遅れないようにするために、大幅な変更を受けることになります。そのためには、経営幹部やリーダーは、データの取得、メタデータの管理、データの役割と責任、データの戦術と活動の調整に関する思慮深い戦略を作成して実装する必要があります。組織は、今後 10 年間に機械顧客などの新興テクノロジーによる戦略の混乱を予測し、それに応じて戦略を進化させる計画を立てる必要があります。
ビジネスの最適化と変革に関する決定により、データ戦略を更新する方法が決まります。データと収益との緊密な関係および CFO の地位は、データ戦略の実装方法にさらに影響を与えることになります。これらの戦略的考慮事項を採用することで、組織は 2024 年以降のビジネスの成功に向けてデータをより効果的に活用できるようになります。
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