Dilaporkan, lebih dari tiga perempat organisasi menggunakan AI dalam setidaknya satu fungsi bisnis. Hal ini menggambarkan bagaimana organisasi telah mengakui kemampuan AI untuk mendefinisikan ulang operasi dan menyederhanakan proses.
Bahkan dengan manfaat yang dirasakan, efektivitas AI sangat bergantung pada integritasnya data mengendarainya.
Wakil Presiden Senior manajemen produk di Tepatnya.
Banyak organisasi yang antusias dengan masa depan AI, namun banyak pihak yang belum merasakan manfaat nyata dari hal ini. Memastikan kualitas data yang optimal dan praktik tata kelola data yang kuat sebagai bagian dari strategi integritas data yang kuat sangat penting untuk sepenuhnya memanfaatkan kemampuan AI dan menghindari kesalahan langkah yang merugikan.
Membangun pola pikir kualitas dan tata kelola yang kuat di seluruh organisasi juga penting karena perlu adanya kejelasan seputar kebijakan, peran, dan keseluruhan bisnis sasaran.
Kualitas data: mencapai akurasi dan keandalan
Di antara praktik utama integritas data ini, kualitas data sering kali menjadi tantangan besar. Meskipun AI memengaruhi 60 persen program data organisasi, hanya 12 persen yang melaporkan bahwa mereka memiliki data dengan kualitas dan aksesibilitas yang memadai untuk implementasi AI yang efektif.
Hal ini menyoroti kebutuhan mendesak akan investasi strategis dalam manajemen kualitas data.
AI hanya sekuat data di baliknya – data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau ketinggalan jaman akan menggagalkan bahkan data yang paling canggih sekalipun model bahasa besar (LLM). Hal ini menjadi penting ketika personalisasi dilibatkan dalam menghasilkan rekomendasi strategis atau penyediaan yang disesuaikan pengalaman pelanggan.
Dengan memanfaatkan data berkualitas buruk, bisnis berisiko menunda pengambilan keputusan, meningkatkan biaya, dan, selanjutnya, ketidakpuasan pelanggan.
Misalnya, algoritme yang digunakan dalam layanan streaming bergantung pada demografi pelanggan secara mendetail – seperti usia, lokasi, dan preferensi – untuk memberikan rekomendasi relevan yang membangun kepercayaan pengguna.
Namun, jika data tidak akurat, hal ini akan menghasilkan saran yang tidak tepat dan tidak memenuhi harapan pelanggan. Oleh karena itu, memastikan keakuratan, ketepatan waktu, dan keandalan data sangatlah penting. Tanpa data yang terpelihara dengan baik, model AI tidak akan menghasilkan wawasan berharga yang diperlukan untuk inovasi dan pertumbuhan.
Meskipun tidak ada dua organisasi yang menghadapi tantangan yang sama, banyak organisasi yang menghadapi permasalahan mendasar yang serupa. Hal ini termasuk mengumpulkan entri duplikat dari berbagai sumber atau menyimpan data umum yang – meskipun benar – tidak memiliki nilai.
Dengan menerapkan proses validasi otomatis yang membandingkan data masuk dengan tolok ukur dunia nyata, organisasi dapat memastikan data mereka tetap dapat dipercaya, berharga, dan siap digunakan. Hal ini memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih kuat berdasarkan data, peningkatan efisiensi biaya, dan peningkatan pendapatan.
Pentingnya tata kelola data yang kuat
Data yang andal dan akurat juga harus didukung oleh kerangka tata kelola yang kuat yang memastikan kepatuhan terhadap peraturan yang terus berkembang.
Dalam lanskap teknologi saat ini, organisasi di seluruh dunia mengelola undang-undang data yang semakin kompleks termasuk komitmen GDPR yang terus berkembang dan perubahan legislatif terkini, seperti UU AI UE dan UU Data (Penggunaan dan Akses).
Meskipun hal ini dirancang untuk mengatasi risiko yang muncul terkait dengan AI dan pengelolaan data, hal ini juga menimbulkan tantangan yang signifikan.
Solusinya adalah tata kelola data yang efektif: membantu organisasi memahami data mereka, di mana data tersebut disimpan, siapa pemiliknya, dan bagaimana data tersebut digunakan. Hal ini diperlukan sebagai dasar dari setiap strategi adopsi AI yang sukses. Tanpa sistem tata kelola data yang tepat, organisasi tidak dapat memenuhi peraturan etika dan privasi.
Dari sudut pandang praktis, pendekatan tata kelola data yang disesuaikan sangat penting untuk mengelola berbagai sistem internal. Menggabungkan dan menggunakan data dari berbagai sumber sering kali menimbulkan komplikasi karena perbedaan format, standar, dan tingkat kualitas.
Tata kelola yang kuat memungkinkan analisis tingkat lanjut dan pengambilan keputusan berbasis AI untuk menghilangkan silo data dan meningkatkan efisiensi operasional. Hal ini juga memastikan alur kerja berjalan lancar dan model AI memberikan hasil yang andal, sejalan dengan pribadi Dan keamanan kebijakan.
Seiring dengan meningkatnya adopsi AI, menciptakan strategi tata kelola yang kuat menjadi sangat penting. Sistem AI mengandalkan beragam data dalam jumlah besar; kesenjangan dalam akurasi, konsistensi, atau kepatuhan dapat meningkat menjadi risiko yang signifikan, termasuk pelanggaran peraturan data.
Tata kelola data menyediakan struktur yang diperlukan untuk memverifikasi apakah sumber data akurat, relevan, dan patuh.
Dengan kerangka tata kelola data yang kuat, organisasi dapat secara efisien memanfaatkan data penting untuk mendapatkan wawasan, pengambilan keputusan, dan pelaporan berbasis AI yang lebih tepat.
Organisasi yang memprioritaskan inisiatif tata kelola data melaporkan beragam manfaat: 58 persen telah merasakan peningkatan dalam kualitas data, peningkatan wawasan, dan analisis. Akibatnya, tingkat adopsi terus meningkat; saat ini 71 persen organisasi kini beroperasi dengan program tata kelola data yang sudah ditetapkan.
Kematangan tata kelola data yang sebenarnya mengharuskan perusahaan untuk melampaui standar industri. Mengakui kepatuhan sebagai batu loncatan akan memungkinkan perusahaan merancang struktur pengambilan keputusan data yang unik, selaras dengan tujuan unik, desain organisasi, dan budaya mereka.
Hal ini tidak hanya menunjukkan pengambilan keputusan etis dan kesadaran komersial yang kuat, namun juga kepemimpinan data yang sangat baik.
Manfaat penerapan observabilitas data untuk pengelolaan data waktu nyata
Bahkan dengan kerangka kerja kualitas dan tata kelola data, penting untuk menerapkan alat yang dapat terus memastikan data dapat dipercaya dan akurat. Ketika ekosistem data terus berkembang baik dalam ukuran maupun kompleksitasnya, pemantauan real-time adalah kunci untuk menghindari data yang tidak valid dan tidak lengkap.
Alat observasi data mengatasi tantangan ini dengan secara proaktif memindai saluran data untuk mencari anomali dan inkonsistensi.
Teknik AI dan pembelajaran mesin (ML) melacak data dan mendeteksi pola tak terduga yang mengganggu performa model AI. Misalnya, jika sebuah organisasi biasanya menerima 10.000 pelanggan baru yang mendaftar setiap hari, namun jumlah ini tiba-tiba berubah menjadi 1.000 atau 100.000 pengguna, hal ini menandakan adanya masalah data yang besar.
Alat observasi menandai anomali dan melakukan intervensi sejak dini untuk memperbaiki situasi yang tidak pasti ini sebelum keakuratan model terpengaruh. Mereka juga memastikan bahwa transformasi data – termasuk pengayaan atau normalisasi – dijalankan dengan benar untuk menjaga integritas data di seluruh organisasi.
Tentu saja, jalur masing-masing organisasi untuk mencapai kesuksesan AI berbeda-beda. Mengadopsi kerangka integritas data resmi memungkinkan organisasi untuk menentukan standardisasi data, menetapkan proses penjaminan kualitas data jangka panjang, dan menerapkan alat observasi data yang mendukung data real-time. pemantauan.
Membangun budaya keunggulan data untuk kesuksesan jangka panjang
Untuk memastikan manfaat AI sepenuhnya, organisasi harus memprioritaskan kualitas, tata kelola, dan kemampuan observasi dalam strategi integritas data mereka, selain berfokus pada integrasi dan pengayaan. Elemen-elemen ini penting untuk menciptakan AI yang andal dan tepercaya dan tidak boleh dianggap sebagai pilihan.
Dengan mengambil langkah-langkah ini, organisasi dapat memperoleh manfaat penuh dari AI dalam mempersonalisasi perjalanan pelanggan secara akurat, memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih cerdas, dan meningkatkan efisiensi operasional.
Dengan memprioritaskan dan memahami setiap elemen integritas data, organisasi dapat mengubah kematangan AI mereka dan mendorong daya saing di dunia yang semakin didorong oleh data.
Kami telah menampilkan pembuat situs web AI terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
