高管使用3種策略來建立強大的數據基礎以進行AI集成

企業領導者深知，當談到利用人工智慧（AI）的力量時，穩固的基礎至關重要。若沒有堅實的數據策略便貿然投入AI項目，無異於自找失敗。正如古諺所云：「輸入垃圾，輸出垃圾」——在AI領域中，這一點尤為真切。

那麼，專業人士如何奠定基礎，確保其組織能夠安全且有效地使用AI呢？在此，三位企業領導者分享他們打造成功策略、利用新興技術的頂尖建議。

1. 以人為本

保險巨頭L&G的集團首席數據與分析官克萊爾·湯普森（Claire Thompson）強調，對於任何希望創新的公司來說，資訊的策略性方法至關重要。「我總說，數據基礎對於你接下來的行動都非常重要，」她在接受ZDNET採訪時表示。湯普森強調需要將規則和法規與具體的財務成果相連繫。

「要清楚說明數據策略如何帶來具體價值——例如，為什麼保持電子郵件地址的更新和準確性很重要，以便進行針對性的數位通訊？」她問道。湯普森理解，不是每個人都熱衷於投入制定一個涵蓋技術、流程、人員和規則的長期策略計劃，以管理資訊資產。然而，她堅持認為，規劃階段對於實現AI等技術的效益至關重要。

「我能理解為什麼有人會說治理很無聊，」她承認。「但在當今的數位組織中，人們希望實現直通式處理，數據品質的好壞變得更加關鍵。因此，所有道路都通向治理。」

湯普森在L&G的策略核心部分是促進數據團隊與IT部門的密切合作。有效的協作取決於雙方清楚各自帶來的技能。「你需要一種緊密無縫的合作關係。技術對我們在數據領域的工作極其重要，沒有雲端環境、數據倉儲和工具，我們無法完成工作。數據存儲在IT團隊維護的所有應用程式中，」她解釋道。

湯普森還強調了在核心系統中嵌入數據品質設計的重要性。「你越能做好這項工作，就越能阻止數據品質不佳的連鎖效應，並避免後續的任何修復努力，」她說。這種方法將為提升客戶體驗鋪平道路，例如個性化的行動應用程式和AI支援的自動化交易。

2. 掌握交易數據

法律事務所DWF的首席技術官喬恩·格蘭傑（Jon Grainger）認為，現在是制定數據策略的絕佳時機。他強調，精明的企業領導者應在考慮如何利用AI和機器學習之前，專注於數據使用的基礎元素。「我總說，數據策略的最佳時機是四年前，」他打趣道。「這是一項龐大的工程。最終，沒有太多捷徑。有人認為，『如果要花那麼長時間，何必費心？』這就是為什麼許多人無法真正掌握他們的數據。」

格蘭傑的目標是幫助公司通過數位轉型建立提供卓越體驗的聲譽——數據策略是這種方法的重要組成部分。自2022年底加入DWF以來，他實施了一項以雲端為基礎的軟體即服務（SaaS）產品和開放應用程式介面（API）為中心的新策略。

DWF的數據涵蓋各種實體，例如案件、合作夥伴、客戶和內部業務流程，包括計費和財務。「數據策略的目標是確保交易數據——真相的來源——在這些部分中得到掌握，」格蘭傑解釋道。其目的是幫助組織在不影響品質或成本的情況下快速行動。

「每個SaaS產品在企業地圖上都有清晰的身份，」他說，詳細描述了其數據策略的細微差別。「這種身份是由你在每個領域中掌握的數據驅動的。」格蘭傑強調，融入公司目標架構的「最低要求」是DWF可以存取和使用的完善API。

他指出，SnapLogic技術在確保服務、API和用戶之間的穩固可靠連接中扮演了關鍵角色。「你可能會得到某個地址的15種不同拼寫，而這項技術可以識別這種模式並加以修正，」他說。「它還可以執行所謂的數據增強。例如，它可能會拿某人的參考資料，透過API查詢，然後返回並說，『這是正確的資訊。』」

格蘭傑還指出，數據策略專注於DWF為回答關鍵業務問題所建立的模型。通過將這一點與公司對SaaS產品和API的專注相結合，DWF為探索新興技術奠定了堅實基礎。「如果你在數據策略中擁有所有這些元素，你就為生成式AI做好了很好的準備，」他總結道。

3. 與業界同行合作

北海轉型管理局（NSTA）的企業總監兼首席財務官尼克·格蘭傑（Nic Granger）認為，優秀的數據策略不僅限於內部實踐，還應跨越組織邊界。NSTA從石油和天然氣行業收集數據，格蘭傑的團隊開發了數位平台，允許行業、政府、學術界或其他相關方公開存取數據。

作為這項工作的一部分，她主持了離岸能源數位策略小組（DSG），這是一個於2022年底成立的專業機構，旨在促進英國參與石油、天然氣和可再生能源數據收集的公共機構之間的合作。「我們認識到，需要在離岸能源部門制定一個統一的數位數據策略，」她在接受ZDNET採訪時表示。「行業在數據管理和數位技術方面有很好的卓越領域，但它們之間並不一定有交流。因此，這對我們來說是一個重要優先事項。」

DSG得到英國政府部門、開放數據研究所和技術領導委員會等貢獻者的支持。格蘭傑表示，這種協作方式已初見成效：「我們現在有了數據策略，重點在於三個關鍵工作方向。」

第一個方向專注於數據、標準和原則：「確保數據的基礎品質良好，因為我們都在相同的基礎上工作，」她解釋道。第二個方向旨在創建通用的數據工具包並確保互操作性。「無論你是在離岸能源公司工作，還是在石油和天然氣公司的項目中，數據都應該是跨平台可用的。這項工作關於如何在不重複的情況下將數據從A點傳到B點。」

第三個工作方向專注於跨部門數位化：「這關乎確保行業內的數據和數位技能到位，並確保該部門符合網路安全最佳實踐，」格蘭傑說。

有了這些數據基礎，開始思考如何充分利用新興技術就變得更加容易。「我們的重點是確保數據可存取並以正確的格式供他人使用AI和機器學習，」格蘭傑總結道。