數據可用性是數據成為資產(chǎn)和發(fā)揮價(jià)值的重要基礎

2023/9/20 14:23:00 來(lái)源: 網(wǎng)絡(luò )

展望未來(lái),數據的利用將成為一種普遍范式,支持智能工作流程和便捷的人機交互。麥肯錫的預測認為,到 2025 年,這些無(wú)縫交互的普及程度將與企業(yè)資產(chǎn)負債表的普及程度相媲美,從而提高生產(chǎn)力。

在實(shí)現這一愿景的過(guò)程中,一個(gè)關(guān)鍵的方面是考慮數據可用性。數據產(chǎn)品不應僅僅包含為特定目標量身定制的可重復使用的數據集;它們還應該可以通過(guò)在最終用戶(hù)的工作環(huán)境中直觀(guān)且易于理解的工具輕松使用。

本文首先介紹了“數據影響框架”,該框架說(shuō)明了人類(lèi)如何利用源自人工智能和數據管道的數據產(chǎn)品,將原始數據轉化為有形的結果。隨后,數據可用性成為構建更好的數據產(chǎn)品的關(guān)鍵因素。通過(guò)將數據可用性納入組織的數據策略中,可以增強數據驅動(dòng)實(shí)踐的影響力。

數據影響框架

組織努力有效地利用數據來(lái)實(shí)現切實(shí)的影響和價(jià)值。這種影響可以采取多種形式,例如增加收入、降低風(fēng)險或提高質(zhì)量,對任何企業(yè)的成功都起著(zhù)至關(guān)重要的作用。數據還可以通過(guò)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)使公司更具吸引力,或者提供動(dòng)力和希望,就像醫療行業(yè)的身體狀況指標或主動(dòng)癌癥篩查方面的進(jìn)步等案例所示。

為了實(shí)現數據的影響,三個(gè)關(guān)鍵組成部分發(fā)揮作用:

  • 技術(shù):自動(dòng)化管道提取、轉換數據并將其作為有價(jià)值的信息加載到數據應用程序中。然后,人工智能算法可以進(jìn)一步處理來(lái)自這些管道的數據,將其轉化為更具可操作性的見(jiàn)解。例如,管道從 CRM 和網(wǎng)絡(luò )跟蹤系統中提取數據,并由數據集中的 AI 算法進(jìn)一步處理,識別潛在的客戶(hù)流失。

  • 數據產(chǎn)品:可重復使用的數據資產(chǎn),旨在為特定目的提供可靠的數據集。管道和人工智能算法產(chǎn)生數據產(chǎn)品,確保其質(zhì)量,并使其可供具有不同需求的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和理解。數據產(chǎn)品通常以客戶(hù)或訂單等特定業(yè)務(wù)實(shí)體為中心,包含元數據和數據集實(shí)例。

  • 人:人在根據自動(dòng)化管道和人工智能算法創(chuàng )建的數據產(chǎn)品做出正確決策方面發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。最終,這些決策會(huì )對組織產(chǎn)生影響。

數據影響框架說(shuō)明了這三個(gè)參與者如何協(xié)作將原始數據轉化為切實(shí)的結果。最初,自動(dòng)化管道處理和準備數據產(chǎn)品。接下來(lái),人分析這些數據并做出明智的決策,從而采取有影響力的行動(dòng)。人工智能和自動(dòng)化管道可以幫助人無(wú)縫優(yōu)化決策過(guò)程。在某些情況下,整個(gè)數據到行動(dòng)的過(guò)程可以通過(guò)管道和人工智能完全自動(dòng)化,無(wú)需任何人工干預。

讓我們探討四個(gè)示例(如下圖所示),以說(shuō)明我們的數據對框架的影響:

1.原始電子表格分析:人們手動(dòng)將數據從應用程序(例如 CRM 系統)導出到電子表格中,在電子表格中清理和分析數據以獲得見(jiàn)解。這些見(jiàn)解為產(chǎn)生影響的行動(dòng)提供了信息。

2.報告工具:數據定期自動(dòng)預處理并加載到報告工具中。用戶(hù)可以利用預定義的儀表板和交互來(lái)做出明智的決策。

3.數字應用:客戶(hù)服務(wù)員工在其服務(wù)臺應用程序中接收人工智能生成的指示器(例如綠燈或紅燈),預測客戶(hù)是否可能流失。根據這些信息和客戶(hù)來(lái)電的背景,員工決定是否提供折扣,從而影響整個(gè)客戶(hù)群。

4.自主決策:人工智能算法持續監控客戶(hù)行為以預測潛在的客戶(hù)流失。當滿(mǎn)足某些參數時(shí),算法會(huì )自動(dòng)觸發(fā)包含折扣建議的電子郵件活動(dòng),以防止客戶(hù)流失。

數據可用性

增強數據可用性可以創(chuàng )建更具影響力的數據產(chǎn)品,從而產(chǎn)生連鎖反應,促進(jìn)智能工作流程以及人與機器之間的無(wú)縫交互。數據可用性延伸自更廣泛的可用性概念,其定義為:“衡量用戶(hù)在特定環(huán)境下如何有效、高效和令人滿(mǎn)意地使用數據來(lái)實(shí)現既定目標的指標?!?

在我們的數據影響框架的背景下,有幾個(gè)要素在增強數據可用性方面發(fā)揮著(zhù)至關(guān)重要的作用:

  • 用戶(hù)——了解最終用戶(hù)至關(guān)重要。我們越了解我們?yōu)槠錁嫿〝祿a(chǎn)品的個(gè)人,就越容易使這些產(chǎn)品變得更加用戶(hù)友好。

  • 角色——角色描述了我們在數據世界中迎合的用戶(hù)類(lèi)型。這些角色包含對細節的關(guān)注、數據素養水平以及數據是否用于個(gè)人研究或團隊協(xié)作等特征。

  • 流程和環(huán)境——考慮最終用戶(hù)工作的流程和環(huán)境至關(guān)重要。例如,有些人可能需要快速回答操作流程中的特定數據查詢(xún),而另一些人可能正在探索數據以發(fā)現趨勢和模式。了解用戶(hù)操作的功能域也很重要。

  • 影響——確定用戶(hù)的數據目標以及他們想要實(shí)現的目標至關(guān)重要。確定數據在幫助用戶(hù)實(shí)現目標方面的作用是優(yōu)化數據可用性的關(guān)鍵。

  • 數據產(chǎn)品——數據產(chǎn)品以易于每個(gè)最終用戶(hù)理解的方式塑造數據至關(guān)重要。將數據映射到已知的領(lǐng)域概念使最終用戶(hù)更容易訪(fǎng)問(wèn)數據。

  • 工具——為用戶(hù)有效訪(fǎng)問(wèn)和使用數據選擇正確的工具至關(guān)重要?!肮ぞ摺币辉~涵蓋各種技術(shù)組件,包括數據轉換管道、人工智能模塊和促進(jìn)數據交互的用戶(hù)界面。

數據策略

追求可用的數據產(chǎn)品需要超越傳統數據團隊范圍的協(xié)作努力。增強數據可用性的實(shí)現取決于彌合業(yè)務(wù)、IT 和數據團隊之間的差距,營(yíng)造一種環(huán)境,使一個(gè)團隊制作的數據產(chǎn)品與其他團隊開(kāi)發(fā)或維護的工具無(wú)縫結合。

為了打破部門(mén)孤島并培養凝聚力文化,創(chuàng )建廣泛接受的數據策略變得至關(guān)重要。下面幾種方法可以指導這種全面的數據策略的開(kāi)發(fā):

1.自適應預算分配——提高數據可用性需要確??梢酝ㄟ^(guò)針對特定用戶(hù)需求定制的工具來(lái)訪(fǎng)問(wèn)數據產(chǎn)品。這種協(xié)作努力需要一種提供財務(wù)靈活性的預算方法,使多個(gè)團隊能夠利用可用資源??朔璧K資源共享的固定年度預算的限制對于實(shí)現有效的跨團隊協(xié)作至關(guān)重要。

2.采用企業(yè)架構 (EA) 原則— 采用 EA 原則可以作為評估項目和軟件產(chǎn)品對數據可用性的潛在貢獻的戰略指南針。例如,配備用于無(wú)縫數據集成的強大 API 的工具可能比缺乏有效整合外部數據手段的替代方案更受青睞。

3.授權數據產(chǎn)品所有權——雖然數據產(chǎn)品所有者傳統上專(zhuān)注于在各自領(lǐng)域內提供可重用的數據資產(chǎn),但實(shí)現最佳數據可用性需要擴展他們的權限。這種更廣泛的責任需要考慮不同的數據產(chǎn)品消費模式。賦予數據產(chǎn)品所有者跨團隊的所有權,使他們能夠克服障礙、主動(dòng)解決障礙并促進(jìn)無(wú)縫協(xié)作以實(shí)現其目標。

小結

從數據到影響的過(guò)程是多方面的。它涉及技術(shù)的協(xié)調協(xié)作,包括自動(dòng)化管道和人工智能,以生成可供人利用的數據產(chǎn)品。數據可用性在簡(jiǎn)化這些數據產(chǎn)品的使用、最終增強其潛在影響方面發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。我們強烈建議將數據可用性納入組織數據策略中。這種戰略整合可以有效打破部門(mén)壁壘,培育有凝聚力的文化。

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