到 2024 年,组织必须采用良好的数据战略,这是组织为业务人员在数据相关工作中创建的可靠试金石,并支持其发展。高管们面临着越来越大的压力,需要迅速适应动态市场并展示其数据规划的切实影响。特别是,业务利益相关者希望看到他们的人工智能 (AI) 计划的价值。
与此同时,领导者面临着数据成熟度的根本脱节,其中 94% 认为他们的公司要么符合行业标准,要么是同类中最好的。然而,经验证据却讲述了不同的故事。
每个数据事件的解决率都上升 15小时前 2022 年至 2023 年间。此外,92% 的技术高管强调,比以往任何时候都更需要可信数据,这凸显了迫切需要更好的数据 数据质量.
实现足够的数据质量需要对数据策略进行新的思考。摩根大通已积极采用这种土地管理方式 的美元1.5亿元 人工智能和机器学习 (ML) 程序的商业价值。此外,其他企业也取得了飞速发展并取得了成功,这在一定程度上要归功于良好的数据战略。
公司必须大幅改变其数据管理以保持竞争力,从而需要更新策略作为指导。幸运的是,2024 年数据战略趋势承诺,精心制定数据采集战略, M元数据管理围绕数据角色和责任、战术调整和适应性思维的指导将为公司提供人工智能和分析的好处。
制定数据采集策略
作为单一公司运营来存储和管理大量业务数据会增加成本和风险,包括额外的云使用、安全漏洞以及不断扩展的合规性 data 和 AI 法规。因此,高级管理人员将战略性地决定他们希望管理多少数据、外包什么以及为什么。
领导者将选择优先考虑的事项 业务优化 与业务转型相比,为了提高效率并增加收入,将数据开发为可销售产品。业务优化的更高优先级意味着探索数据即服务(DaaS)以获取大数据的优势,而无需构建广泛的数据收集来支持人工智能项目的昂贵开销。
已经、几乎 40% 的 IT 专业人员使用即服务平台来存储和备份他们的数据。随着数据战略的实施,这种云计算趋势预计将继续下去,因为 垂直云平台 提供针对特定行业的解决方案。这些业务功能可能会扩展到包括 DaaS,从而有可能增强和加强现有数据集。
事实证明,明确要收集和管理哪些数据对于高层领导者来说至关重要,可以更好地围绕数据质量而不是数据数量分配资源。这种方法确保当组织通过调查或其他来源收集数据时,他们可以优化其业务流程或通过业务转型拥有更好的数据产品来销售。
重视元数据管理
当商界人士考虑 2024 年的数据战略时,他们将需要考虑如何管理元数据、提供数据集上下文的标记以及其他信息。执行任何数据策略时都不能再忽视元数据。
截至 2022 年,近 50% 的零售商和批发商使用位置数据,该数据提供了有关客户及其与实体店的距离的宝贵背景信息。 LLCBuddy 表明至少 83% 的营销人员声称,了解邻近情况使他们能够开展更有效的营销活动,并且基于位置的营销预计将扩大 14%。
Gartner 在研究中发现 65% 所实施的决策比两年前更加复杂。因此,准确且连续 上下文 到 2024 年,通过元数据对于组织重新构建对业务至关重要的内容至关重要。
AI 可以通过发现模式并更快地提出建议来帮助实现这些要求。然而,即使人工智能也需要数据质量,其中包括准确且相关的元数据来提供建议。因此,期望数据策略能够纳入元数据管理指南。
指导数据角色和职责
高层领导必须明确 角色和责任 需要支持 2024 年的数据战略,包括其数据获取和元数据管理指令。当组织面临 资源限制, 领导者必须对运营效率进行明智的投资,优先考虑自动化数据流程和外包数据能力。预计 讨论 关于业务物流与战略对话交织在一起,强调实现目标的可衡量的进展。
2024年,企业将努力实现 商业价值 来自他们的数据投资。作为朝这个方向迈出的一步,48.1% 的组织已将企业数据战略作为首席数据官 (CDO) 或首席数据分析官 (CDAO) 的主要任务。虽然这项指控是一个积极的开始,但在整个组织内有效实施如此有价值的数据战略将需要高管具备强大的沟通和社交技能。
高管们必须重新审视他们的数据战略指南 数据治理 规划和活动,以获得有效的全组织响应并保持处理业务挑战的可信度。这种支持必须灵活、可扩展,并且能够对市场波动做出高度响应。
此外,数据策略及其围绕数据治理的指导必须与 财务部门 以及他们的活动。数据团队作为一个业务部门运作 收益与损失 责任。因此,数据策略及其 路线图战略的分步指南需要与首席财务官的职责保持同步。
调整数据策略和活动
除了业务价值和数据治理之外,数据策略及其路线图对于指导数据策略也至关重要,例如 数据建模,实现跨公司的统一。随着围绕人工智能使用的数据法规和限制的实施,企业领导者必须了解 数据战略影响 从整个公司的端到端。这些因素将影响高管制定数据策略的方式。
通过数据战略实现的成功组织协调将依赖于高级管理人员,他们明确定义组织结构并显示角色、职责、流程和技术之间的集成。数据战略将作为这些成果的整体愿景,并在不同业务部门之间达成共识。
然而,在不中断或干扰业务部门流程的情况下实现这种同步仍然是一个难题 重大挑战。因此,协调内部团队的数据策略和活动将要求领导者确保数据策略及其路线图与任何已实施的业务策略和变革管理计划相一致。
幸运的是,通过指标和主观反馈,广泛的数据政策实施所展示的结果将鼓励业务人员注意到围绕数据进行组织协调的好处。数据可观测性是一种监控和分析公司数据和数据系统健康状况的方法,数据可观测性的使用越来越多,将了解数据策略及其路线图如何同步数据以服务整个业务。
不断发展的机器客户服务策略和其他发展
除了同步策略之外,数据策略及其路线图还需要进行调整,以跟上快速发展的技术创新的步伐。例如,Gartner 发现了一种新趋势,其中机器,例如 物联网 (物联网)将充当客户或保管机器人,成为交易的积极参与者。
首席执行官们相信,到 2030 年,custobots 将占其组织收入的 20% 或更多。展望更远的未来,到 2036 年,custobots 预计将按 人类 今天做。如果该预测成为现实,数据策略将需要相应发展。
策略需要承认机器客户与人类相比具有不同的数据交互模式。 Custobot 主要通过应用程序编程接口进行交互 APIs,可能需要数字店面 改组。此外,人工智能的使用越来越多 创造更多 算法,要求可扩展性。
虽然人工智能驱动的机器客户和其他新趋势对特定数据策略及其路线图的长期影响可能并不明显,但战略家和高管应密切关注 2024 年及以后的进一步技术发展。领导者将听取业务和技术反馈,以确定何时需要更新数据策略以适应机器客户和相关变化。此外,管理者将考虑改进他们的数据策略,以有效地适应这些转变。
结论
数据战略及其路线图将进行重大调整,以满足业务利益相关者的需求并跟上数据创新的步伐。为此,高管和领导者必须围绕数据获取、元数据管理、数据角色和职责以及调整数据策略和活动制定和实施深思熟虑的策略。组织需要预测未来十年机器客户等新兴技术对其战略的干扰,并计划相应地发展其战略。
围绕业务优化和转型的决策将指导如何更新数据策略。数据与收入和首席财务官职位的联系越紧密,将对数据战略的实施方式产生更大的影响。通过接受这些战略考虑,组织可以更好地利用数据在 2024 年及以后取得业务成功。
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