Utnyttja data för att återuppfinna din organisation

Det är svårt för något företag att behålla långsiktig framgång. Organisationer måste uppfinna sig själva regelbundet för att förbli relevanta. Molnets ankomst utlöste en våg av innovation. Data kommer nu att driva nästa omgång av innovation. Ledare måste vara beroende av fakta för att göra sunda bedömningar, se runt hörnen och vidta åtgärder. Att bygga en datastrategi är avgörande för företag som vill förbli relevanta i nuet och framtiden.

Ledare som är öppna för nya idéer måste vara ihärdiga i sin strävan efter sanningen. Detta inkluderar att ha de verktyg som krävs för att svänga som svar på möjligheter och hot. För att uppnå det måste du bli datadriven.

Data driver vägen till återuppfinning.

Datadrivna organisationer betraktar data som en tillgång, inte som egendom för vissa avdelningar. De bygger upp system som samlar in, lagrar, organiserar och analyserar viktig data och gör den tillgänglig för de personer och applikationer som behöver den på ett säkert sätt.

Dessa företag integrerar sin data i centraliserade datasjöar för enklare upptäckt, styrning och åtkomst för att samla in, lagra, organisera och agera utifrån sin information. De använder också maskininlärningsteknik (ML) för att extrahera värde från sina data, som att förbättra operativ effektivitet, effektivisera processer, uppfinna nya produkter och inkomstströmmar och skapa bättre kundupplevelser.

Moderna och andra läkemedelsföretag använder till exempel data och analyser för att få ut mediciner och vacciner på marknaden snabbare än någonsin tidigare. BMW och många andra företag använder data för att optimera leveransnäten och öka produktionskapaciteten. Och, liksom andra inom energibranschen, använder ENGIE data för att utveckla innovativa metoder för att minska kundkostnaderna samtidigt som de når ambitiösa och ambitiösa miljömål.

Viktiga bekymmer och svårigheter

Det första problemet som företag i allmänhet stöter på är att känna igen det stora antalet och komplexiteten hos den data de hanterar dagligen – och den exponentiella expansion som sker år efter år. Faktum är att mer data kommer att genereras under de kommande 36 månaderna än tillsammans under de föregående 30 åren.

1. Gamla lokala teknologier och äldre datalager kommer inte att kunna uppfylla dagens förväntningar. För att hantera den enorma storlek och betydande utveckling av datamängder som vi ser idag, vill företag ha nya datalager som kan expandera och utvecklas i takt med att affärsbehoven förändras, från gigabyte och terabyte som hanteras nu till petabyte och exabyte som hanteras i framtiden.
2. För det andra måste företag lätt kunna få tillgång till och analysera ett bredare utbud av data, såsom loggfiler, klickströmsdata, tal och video. Dessa datatyper kommer från olika källor och förvaras i silos över många datalagringar. Organisationer måste bryta ner datasilos så att deras team kan komma åt och analysera all relevant data, oavsett var den finns, för att generera viktiga, färska insikter från all denna data.
3. Den tredje största svårigheten som företag står inför är att anpassa sig till förändrade kundpreferenser och marknadsdynamik med ökad angelägenhet. Organisationer måste ge sina anställda säker tillgång till data och kapacitet att göra analyser och maskininlärning på sina data på ett smidigt och kostnadseffektivt sätt för att göra bättre och snabbare val. Organisationer som förlitar sig på gamla lokala datainfrastrukturer lägger ner mycket tid på att installera hårdvara och mjukvara, konfigurera infrastrukturen för prestanda och tillgänglighet och slösa tid på kapacitetsplanering för att utöka sina system. Allt detta extraarbete sänker smidigheten och fördröjer beslutsfattandet.
4. Att få maskininlärning att fungera är den fjärde utmaningen. Medan maskininlärning är en störande teknik som driver innovation, har företag svårt att göra betydande framsteg när det gäller att utöka maskininlärning i sin verksamhet. Enligt en Gartner-analys har företag med AI-expertis under de senaste två åren drivit bara 53 % av sina AI proof-of-concept-piloter i produktion. Brist på ML-kunskaper, organisatorisk tröghet och brist på data att träna på är bara några av de hinder som kväver utvecklingen inom denna kritiska sektor.
5. Slutligen, i en värld där regler för datasäkerhet, integritet och efterlevnad blir allt viktigare, måste företag kunna identifiera, övervaka och reglera åtkomsten till särskilda datastycken på rätt sätt med hjälp av beprövad datastyrning och säkerhetspolicy. Detta måste göras inte bara för data i deras specifika datasilos utan också på ett heltäckande och konsekvent sätt över alla deras datalager.