Yapay zeka benimsemesi endüstriler arasında hızlandıkça, rekabet avantajı artık daha iyi modeller inşa etmekte değil; Verileri daha etkili bir şekilde yönetir.
İşletmeler, AI ve analitik hırslarının başarısının araçlara veya algoritmalara değil, onları besleyen verilerin kalitesi, güvenilirliği ve hesap verebilirliğine bağlı olduğunu fark ediyorlar.
Yine de, dijital dönüşümdeki önemli yatırımlara rağmen, birçok veri yönetişimi girişimi durur. Ortak neden? Örgütsel hazır olma eksikliği.
Yönetişim bir çerçeve değil – bu bir hazırlık zihniyeti
Veri sistemlerinize güveni güçlendiremezsiniz. Yönetişim, yönetim veya veri kalitesi programları başlatmadan önce, liderler geri adım atmalı ve sormak zorundadır: ralli ve stratejik olarak verileri ölçekte yönetmeye hazır – etik, sorumlu ve etkili bir şekilde?
Bu makale, kuruluşunuzun sadece uyumluluk için değil, AI hazırlığı, yenilikçiliği ve sürdürülebilir değer için bir temel olarak veri yönetişini benimsemeye hazır olmasını değerlendirmek için pragmatik bir çerçeve sunmaktadır.
1. Veri Yönetimi Olgunluğu: AI'nın zemin katını oluşturun
Verileri yönetmeden önce, kuruluşunuzun şu anda nasıl yönettiğini anlamalısınız.
Bu sadece araçların ve raporlamanın ötesine geçer. Bu, ekiplerinizin verilere güvenip güvenmediğini, kökenlerini anlayıp anlamayı ve kararları yönlendirmek için kullanma ile ilgilidir.
Olgunluk belirtileri şunları içerir:
- Veri Sahipliği ve Yönetim
- Veri soyu ve kalite izleme
- Güvenilir verilerin iş birimleri arasında yeniden kullanılması
Yapay zeka bağlamında olgunluk, modellerin güvenilir, izlenebilir veri kümeleri üzerinde eğitilmesini, önyargı, tutarsızlık veya açıklanabilirlik eksikliğine bağlı risklerden kaçınmasını sağlar.
2. Değişim Kapasitesi: Yönetişim davranışsal bir değişimdir
Yönetişimin uygulanması, insanlardan verileri nasıl yönettiklerini, paylaştıklarını ve tedavi ettiklerini değiştirmelerini istemek anlamına gelir. Bu sadece yeni politikalar veya platformlarla ilgili değil. Liderliğin şunları yapma yeteneği ile ilgilidir:
- Veri Hesap Verebilirliğini Tanıtın
- Yeni rolleri tanıtın ve sürdürün (örneğin, veri sahipleri, görevliler)
- Eski süreçlerden veya zihniyetlerden dirençte gezin
Liderlikteki değişim, sadece yönetim değil, özellikle veri kullanımı düzenleyici incelemenin ve etik sorumluluğun yüksek olduğu AI'yı etkilediğinde kritiktir.
3. İşbirlikçi hazırlık: Yönetişim silolarda çalışamaz
Yönetim doğal olarak çapraz fonksiyoneldir. İş, BT, uyumluluk ve analizler aynı verilere dokunur, ancak farklı diller konuşur. Sağlıklı işbirliği olmadan, yönetişim tezgahları.
Takımlarınızın olup olmadığını değerlendirin:
- Ortak veri sorunlarına yapılara ve forumlara sahip olun
- Veri zorluklarını paylaşmak ve çözmek için birbirinize güvenin
- Paylaşılan veri tanımları ve metrikleri üzerinde birlikte çalışın
Yapay zeka sistemlerinde, bu işbirliği model doğrulama, etik incelemeler ve hassas verilerin adil kullanımı için daha da önemli hale gelir.
4. İş Uyuşması: Yönetişim değer dilini konuşmalıdır
Yönetişim işle ilgili olmalıdır-bir arka ofis işlevi veya BT girişimi olarak görülemez. Gerçek etkiyi artırmak için yönetişim programları şunlar olmalıdır:
- Verileri KPI'ları iş sonuçlarına bağlayın (örneğin, daha hızlı yerleşik, azaltılmış sahtekarlık)
- Dijital dönüşüm ve AI yol haritaları ile uyumlu
- Düzenleyici veya müşteri etkisine dayalı alan adlarını önceliklendirin
Yönetişim, iş hızı ve risk dayanıklılığının bir itici gücü olarak görüldüğünde, liderlikten daha güçlü bir şekilde satın alınır.
5. Veri okuryazarlığı: Yumuşak bir beceri değil, stratejik bir kolaylaştırıcı
Veri okuryazarlığı, yönetişim stratejisi ile operasyonel başarı arasındaki köprüdür.
Silolarda veri uzmanlarına sahip olmak artık yeterli değil. Frontline ekiplerinden yönetici liderliğe kadar herkes, verilerin nasıl kullanılacağını, korunacağını ve sorgulanacağını anlamalıdır.
Modern organizasyonlar:
- Rol Tabanlı Okuryazarlık Programları Başlatma (Yöneticiler, Yönetimler, Teknik Takımlar İçin)
- Veri ilkelerini yerleşik ve öğrenme yolculuklarına dahil etmek
- Yapay zeka ve etik veri kullanımı için güvenilir verilerin farkındalığının arttırılması
Yapay zeka bağlamlarında okuryazarlık sadece benimsemeyi değil, hesap verebilirliği de belirler.
Sonuç: Hazırlık gerçek yatırım getirisidir
Yönetilen, yüksek kaliteli, AI'ye hazır verilere giden yol araçlarla başlamaz. İnsanlar, süreçler ve liderlik arasında dürüst hazırlık değerlendirmeleri ile başlar.
Yönetişim bir kontrol mekanizması değildir. Bu bir yetenek. Bir kültür. Stratejik bir kolaylaştırıcı.
Hazırlıklarını anlayan ve buna yatırım yapan kuruluşlar sadece veri yönetişimi uygulamakla kalmaz. Onunla liderlik ediyorlar.
Kilit çıkarımlar
- Yönetişim hazırlıkla başlar, araçlar değil
– Gerçek AI başarısı, sadece daha iyi modeller veya platformlar değil, verilerin güvenilirliğine ve olgunluğuna bağlıdır.
– Yönetişim bir kontrol listesi değil, stratejik bir zihniyettir. - Veri yönetimi olgunluğu temeldir
– Açık sahiplik, kalite izleme ve yeniden kullanılabilir güvenilir veriler AI modellerinin güvenilir, izlenebilir ve açıklanabilir olmasını sağlar. - Değişim davranışsaldır, sadece prosedürel değildir
– Yönetişim sadece politikalar değil, kültür değişimi gerektirir.
– Liderlik hesap verebilirlik, yeni roller ve değişime hazır olmayı sağlamalıdır. - Çapraz fonksiyonel işbirliği kritiktir
– Silolarda yönetişim başarısız olur. Başarı, iş, BT ve paylaşılan tanımlar ve etik veri kullanımı üzerinde birlikte çalışan uyumluluklara bağlıdır. - İş Hizalama Sürücüleri Evlat edinme
– Yönetişim gerçek iş sonuçlarına (örneğin, sahtekarlık azaltma, daha hızlı kararlar) bağlanmalı ve yapay zeka ve dönüşüm yol haritaları ile uyumlu olmalıdır. - Veri okuryazarlığı stratejik bir kolaylaştırıcıdır
-Okuryazarlık isteğe bağlı değildir-sorumlu verileri ve AI uygulamalarını sağlamak için tüm rollerde olmazsa olmaz bir beceridir. - Hazırlık gerçek yatırım getirisidir
– Yönetişim bir kontrol katmanı değildir; Yapay zeka ekosistemlerinde güven, esneklik ve yeniliği yönlendiren bir yetenek.
Bir yanıt yazın