استراتژی داده چیست؟

استراتژی داده یک برنامه بلندمدت است که فناوری، فرآیندها، افراد و قوانینی را تعریف می‌کند که برای مدیریت دارایی‌های اطلاعاتی یک سازمان مورد نیاز است. امروزه همه انواع کسب‌وکارها مقادیر زیادی داده خام جمع‌آوری می‌کنند. با این حال، اگر می‌خواهند از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری آگاهانه و ایجاد برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین (ML) یا هوش مصنوعی مولد (AI) استفاده کنند، به یک برنامه مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ای سنجیده نیاز دارند. استراتژی داده، چشم‌انداز بلندمدت یک سازمان را برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، اشتراک‌گذاری و استفاده از داده‌هایش ترسیم می‌کند. این امر کار با داده‌ها را در هر مرحله از سفر داده برای همه کسانی که در سازمان شما به آن نیاز دارند، آسان‌تر می‌کند.

چرا استراتژی داده مهم است؟

ایجاد یک استراتژی داده برای سازمان‌ها ضروری است تا در میان تغییرات مداوم، مرتبط، رقابتی و نوآور باقی بمانند. برای دستیابی به اهداف تجاری و ایجاد ارزش جدید برای سازمانتان، مانند موارد زیر، باید داده‌های خود را جمع‌آوری، سازماندهی و بر اساس آن‌ها عمل کنید:

بهره‌وری عملیاتی
بهینه‌سازی فرآیند
تصمیم‌گیری سریع‌تر
افزایش جریان‌های درآمد
بهبود رضایت مشتری

استراتژی داده شما یک مزیت رقابتی به شما می‌دهد زیرا مدیریت داده را با استراتژی کسب‌وکار و حاکمیت داده همسو می‌کند. این دو هدف اصلی دارد:

بهبود تصمیمات معماری داده

معماری داده یک شرکت نحوه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، تبدیل، توزیع و مصرف داده‌ها توسط شرکت را شرح می‌دهد. همچنین شامل جنبه‌های فنی مدیریت داده، مانند موارد زیر است:

پایگاه‌های داده و سیستم‌های فایل
قوانین حاکم بر فرمت‌های ذخیره‌سازی داده
اتصالات سیستمی بین برنامه‌های کاربردی و پایگاه‌های داده

به عنوان مثال، معماری داده ممکن است داده‌های روزانه بازاریابی و فروش را در برنامه‌های کاربردی مانند داشبوردهای بازاریابی وارد کند، که سپس اطلاعات را بیشتر یکپارچه و تجزیه و تحلیل می‌کنند تا روابط بین هزینه تبلیغات و فروش بر اساس منطقه را آشکار کنند. استراتژی داده شما چارچوبی را فراهم می‌کند که در آن مهندسان داده تصمیمات معماری را اتخاذ می‌کنند که اهداف تجاری را برآورده می‌کند.

مدیریت مداوم داده‌ها

یک استراتژی داده مؤثر از کل سازمان برای مدیریت داده‌های مشارکتی و سازگار پشتیبانی می‌کند. این استراتژی به همه افراد پاسخ پنج سؤال کلیدی را می‌دهد:

چه داده‌ای مناسب است؟
چه عملیات داده‌ای تأیید شده است؟
هدف از ذخیره‌سازی و جمع‌آوری داده چیست؟
سیاست حاکمیت داده برای فرآیندهای تجاری چیست؟
چه بینش‌هایی می‌توانید از داده‌های موجود خود به دست آورید؟

مزایای پیاده‌سازی یک استراتژی داده چیست؟

مزایای بیشتری برای داشتن یک استراتژی داده خوب وجود دارد:

حل چالش‌های مدیریت داده

اکثر سازمان‌ها چالش‌های مدیریت داده مانند سیلوهای داده، تکرار داده در واحدهای تجاری مختلف، جریان ناکارآمد داده بین بخش‌ها و عدم وضوح در مورد اولویت‌های داده را تجربه می‌کنند. یک استراتژی داده به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا با دسترسی‌پذیر و به اشتراک گذاشته شدن داده‌ها به روشی امن، این چالش‌ها را حل کنند. شما می‌توانید ارزش داده‌ها را برای دستیابی به ابتکارات تجاری آزاد کنید. همسویی بهتر در مورد داده‌ها و دسترسی به داده‌های مناسب در زمان مناسب، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا برای آینده یا ناشناخته‌ها آماده شوند.

بهبود تجربه و وفاداری مشتری

سازمان‌ها از داده و تجزیه و تحلیل برای درک بهتر مشتریان و بهبود تجربه مشتری استفاده می‌کنند. از تجربیات آنلاین گرفته تا مراکز تماس، سازمان‌ها می‌توانند از داده‌ها برای ایجاد ارزش بیشتر برای مشتریان و رفع نیازهای برآورده نشده به طور فعال استفاده کنند. داده‌ها همچنین به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا فرصت‌های تجاری یا کسب درآمد جدید ایجاد کنند و محصولات و خدمات بسیار شخصی‌سازی‌شده را بر اساس نیازهای مشتری ایجاد کنند. تجربیات شخصی‌سازی‌شده همچنین وفاداری مشتری را در طول زمان تقویت می‌کند.

دستیابی به بلوغ تحلیلی

مدل صعود تحلیلی گارتنر چهار مرحله را در بلوغ تحلیلی تعریف می‌کند. سازمان‌ها معمولاً با تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی شروع می‌کنند تا بفهمند چه اتفاقی افتاده و چرا. بلوغ تحلیلی زمانی حاصل می‌شود که سازمان به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده منتقل شود که از داده‌ها برای پاسخ دادن به این سؤال استفاده می‌کند که چه اتفاقی خواهد افتاد. سازمان‌ها در مرحله نهایی بلوغ از تجزیه و تحلیل تجویزی برای دستیابی به نتایج از پیش تعیین‌شده استفاده می‌کنند. بنابراین، یک استراتژی داده یک برنامه تفصیلی را برای کمک به سازمان شما در حرکت از تصمیم‌گیری بر اساس پیش‌بینی به جای گذشته‌نگری ارائه می‌دهد.

ساخت برنامه‌های کاربردی آینده‌نگر، مانند ML و هوش مصنوعی مولد

داده‌ها در هسته برنامه‌های کاربردی ML و هوش مصنوعی مولد قرار دارند. مدل‌های ML و AI برای آموزش مدل‌ها و اجرای استنتاج به توانایی جذب و مدیریت آسان داده‌ها نیاز دارند. یک استراتژی داده، داده‌هایی را در نظر می‌گیرد که موارد استفاده‌ای مانند تشخیص تصویر، پیش‌بینی و جستجوی هوشمند را برای برنامه‌های کاربردی تغذیه می‌کنند. همچنین باید حاکمیت ML را در نظر بگیرید که شامل حاکمیت مدل‌های داده شما می‌شود.

ایجاد یک فرهنگ داده در سراسر سازمان

یک استراتژی داده یک نقشه راه برای بهبود سواد داده و کارایی در استفاده از داده در سراسر سازمان ارائه می‌دهد. تیم‌های متنوع می‌توانند در راستای بهبود کیفیت داده و دقت جمع‌آوری داده‌ها با یکدیگر همکاری کنند. علاوه بر این، می‌توانید آموزش‌های سفارشی‌شده ایجاد کرده و مسیرهای یادگیری را برای همکاران ایجاد کنید تا از مبتدی تا متخصص در مدیریت و استفاده از داده پیشرفت کنند.

پشتیبانی از انطباق با مقررات

یک استراتژی داده مؤثر با پیاده‌سازی اقداماتی برای محدود کردن دسترسی غیرمجاز به داده، امنیت داده را بهبود می‌بخشد. هنگام تعریف سیاست‌ها و فرآیندها می‌توانید تمام قوانین و مقررات حاکمیت داده را در نظر بگیرید. تمام عملیات را می‌توان با دقت برنامه‌ریزی کرد تا اطمینان حاصل شود که مدیریت داده‌های سازمانی در تمام اوقات حریم خصوصی، امنیت و یکپارچگی داده‌ها را حفظ می‌کند.

اجزای کلیدی یک استراتژی داده مؤثر چیست؟

می‌توانید استراتژی داده خود را به صورت یک توالی از مراحل و یک جدول زمانی برای پیاده‌سازی این مراحل ارائه دهید. این نقشه راه استراتژی داده شامل دستورالعمل‌هایی برای حفظ بلوغ داده فعلی سازمان شما و موارد اقداماتی است که آن را به سطح بعدی می‌برد.

در زیر برخی از اجزای رایج استراتژی داده آورده شده است که باید در نقشه راه خود بگنجانید:

ابزارهای فهرست داده

ابزارهای فهرست داده به شما کمک می‌کنند تا تمام دارایی‌های داده موجود خود را شناسایی و دسته‌بندی کنید. کاربران تجاری و تیم‌های فناوری اطلاعات شما می‌توانند از فهرست برای فراداده‌های دقیق و همچنین برای نگاشت مؤثرتر عملیات تجاری به عملیات داده استفاده کنند.

ابزارهای مدیریت داده

ابزارهای مختلفی برای یکپارچه‌سازی، تجسم، گزارش‌دهی و داشبورد داده وجود دارد. یک استراتژی داده به شناسایی بهترین ابزارهایی که نیازهای تجاری را برآورده می‌کنند و از تیم‌های فناوری اطلاعات و کاربران تجاری پشتیبانی می‌کنند، کمک می‌کند. همچنین می‌توانید تأیید کنید که ابزارها تمام سیاست‌های حاکمیت داده را برآورده می‌کنند و از انطباق با مقررات اطمینان حاصل می‌کنند.

تجزیه و تحلیل داده

استراتژی‌های داده موفق معمولاً شامل برنامه‌هایی برای مدیریت داده و تجزیه و تحلیل در یک سازمان هستند. تجزیه و تحلیل داده به مجموعه داده‌های موجود به عنوان ورودی برای مدل‌های ML و AI نیاز دارد. یک استراتژی داده سازمانی با ترسیم بهترین مجموعه‌های داده برای استفاده در تجزیه و تحلیل و نحوه آموزش کارمندان در عملیات داده، هدف به حداقل رساندن سوگیری را دنبال می‌کند. به عنوان مثال، فرض کنید سازمان شما قصد دارد از هوش مصنوعی برای مرتب‌سازی خودکار درخواست‌های شغلی استفاده کند. در این صورت، باید با دقت یک مجموعه داده متنوع از کارمندان فعلی و سابق را انتخاب کنید تا از ایجاد سوگیری ناخودآگاه در مدل‌های ML و AI جلوگیری کنید.

فرآیند بازبینی

استراتژی داده شما باید شامل یک فرآیند بازبینی برای ارزیابی و بهبود سیستم‌های مدیریت داده موجود و خود استراتژی داده باشد. این شامل وظایفی مانند موارد زیر است:

حسابرسی دوره‌ای معماری داده موجود
تأیید اینکه فرآیندهای جمع‌آوری داده همچنان مطابق با مقررات هستند
سنجش کیفیت داده در برابر داده‌های بازار قابل مقایسه

می‌توانید از چنین مستندات بازبینی برای بهبود استراتژی داده موجود خود و بازنگری در اهداف استراتژیک استفاده کنید.

رویکردهای مختلف برای ایجاد یک استراتژی داده چیست؟

دو رویکرد اصلی برای ایجاد یک استراتژی داده برای سازمان شما وجود دارد:

متمرکز

یک رویکرد بسیار متمرکز و کنترل‌محور برای مدیریت داده معمولاً شامل یک منبع واحد حقیقت برای هر دسته داده گسترده است. به عنوان مثال، یک منبع اصلی برای داده‌های درآمد، مشتری یا فروش وجود دارد. سیستم‌های داده، داده‌ها را از چندین منبع جمع‌آوری کرده، آن‌ها را پاک‌سازی کرده و در این مخزن مرکزی ذخیره می‌کنند. بنابراین، دفاع از داده با شناسایی، استانداردسازی و حاکمیت منابع داده معتبر برای حفظ یکپارچگی داده‌های جریان یافته در سیستم‌های داخلی شرکت، خطر پایین‌دستی را به حداقل می‌رساند. این رویکرد فعالیت‌هایی مانند موارد زیر را در اولویت قرار می‌دهد:

انطباق و مقررات
تشخیص تقلب با استفاده از تجزیه و تحلیل
اقدامات امنیتی برای پیشگیری از سرقت

غیرمتمرکز

یک رویکرد غیرمتمرکز انعطاف‌پذیری بیشتری را به سیستم‌های مدیریت داده‌ای که به صورت مرکزی اداره می‌شوند، اضافه می‌کند. این رویکرد تشخیص می‌دهد که واحدهای تجاری مختلف یک داده یکسان را به طور متفاوتی تفسیر می‌کنند. این رویکرد با اجازه دادن به تبدیل‌های داده کنترل‌شده که می‌توانند به طور قابل اعتماد به منبع واحد حقیقت نگاشت شوند، این تفسیرهای مختلف را در خود جای می‌دهد.

به عنوان مثال، سناریویی را در نظر بگیرید که در آن هر دو بخش مالی و بازاریابی گزارش‌های ماهانه هزینه تبلیغات رسانه‌های اجتماعی را تهیه می‌کنند. بازاریابی، که علاقه‌مند به تجزیه و تحلیل اثربخشی تبلیغات است، تأثیر هزینه را بر کلیک‌ها و بازدیدها گزارش می‌کند. امور مالی تأثیر هزینه را بر جریان نقدی گزارش می‌کند. این گزارش‌ها اعداد متفاوتی دارند، اما هر دو گزارش یک نسخه دقیق از حقیقت را نشان می‌دهند.

تعادل در رویکردهای استراتژی داده

هر شرکتی برای موفقیت استراتژی داده خود نیاز به ترکیب رویکردهای متمرکز و غیرمتمرکز دارد، اما یافتن تعادل مناسب می‌تواند پیچیده باشد. رویکردهای غیرمتمرکز معمولاً عملیات بلادرنگ هستند و برای عملکردهای تجاری متمرکز بر مشتری، مانند بازاریابی و فروش، مرتبط‌تر هستند. رویکردهای متمرکز برای بخش‌های حقوقی، مالی، انطباق و فناوری اطلاعات مهم‌تر هستند. یک استراتژی داده متعادل به رهبران تجاری این انعطاف‌پذیری را می‌دهد تا منبع واحد حقیقت را به روش‌های سازگار برای برآورده کردن بهتر نیازهای تجاری تطبیق دهند.

چه کسی یک استراتژی داده را می‌سازد؟

تیم استراتژی داده معمولاً شامل نمایندگانی از مدیریت ارشد، تجزیه و تحلیل کسب‌وکار، هوش مصنوعی و تیم‌های فناوری اطلاعات است. در زیر چند نمونه از کاربرانی که برای ایجاد و پیاده‌سازی یک استراتژی داده گرد هم می‌آیند آورده شده است:

مهندسان داده

مهندسان داده مسئول ساخت یک معماری داده قابل اعتماد و کارآمد هستند. آن‌ها بر چندین وظیفه خط لوله داده مانند جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده نظارت و مدیریت می‌کنند. این نقش شامل متخصصانی است که الزامات امنیت و حاکمیت داده را پیاده‌سازی می‌کنند.

دانشمندان داده

دانشمندان داده داده‌های پردازش‌شده توسط مهندسان داده را گرفته و از آن برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده می‌کنند. آن‌ها از داده‌ها برای ایجاد مدل‌های مختلف ML و AI و تولید گزارش برای هوش تجاری استفاده می‌کنند.

تحلیلگران داده

تحلیلگران داده در تفسیر و تجزیه و تحلیل داده‌ها تخصص دارند. آن‌ها از نزدیک با دانشمندان داده کار می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که وظایف هوش تجاری با الزامات سازمانی همسو هستند.

مدیران کسب‌وکار

مدیران کسب‌وکار گزارش‌های داده را بررسی کرده و به مدیریت عملیات داده کمک می‌کنند. آن‌ها اطمینان می‌دهند که استراتژی داده با استراتژی کلی کسب‌وکار و الزامات نظارتی همسو است.

مراحل ساخت یک استراتژی داده چیست؟

شناسایی ابتکارات تجاری تأمین مالی شده

اولین قدم همسویی با ابتکارات تجاری تأمین مالی شده است. برای این کار، می‌توانید از روش کار از عقب به جلو آمازون استفاده کنید. سپس، تعیین کنید که برای این ابتکارات تجاری به چه داده‌هایی نیاز است. سپس مشخص کنید که چه قابلیت‌های داده برای پشتیبانی از ابتکارات تجاری ضروری است.

در اینجا نمونه‌هایی از مراحل ساخت یک استراتژی داده آورده شده است:

از ابتکار تجاری تأمین مالی شده شخص دیگری پشتیبانی کنید.
قابلیت‌های داده مورد نیاز را شناسایی کنید.
شرایط داده‌های مورد نیاز را تعیین کنید.
یک نقشه راه استراتژی داده بسازید.
مشخص کنید که کدام شیوه‌های عملیاتی سازمانی، مانند معماری سازمانی و مدیریت پروژه، می‌توانند از استراتژی داده شما پشتیبانی کنند.
با برنامه‌های استراتژی هوش مصنوعی ادغام شوید.

ساخت یک تیم

یافتن افراد مناسب که دیدگاه‌های متنوعی را ارائه می‌دهند، برای موفقیت در استراتژی داده بسیار مهم است. تیم شما مسئول چندین وظیفه خواهد بود که ممکن است شامل موارد زیر باشد:

تخصیص و توزیع منابع
ایجاد و بهبود سیاست‌ها
رسیدگی به مسائل مربوط به داده در صورت بروز
اطلاع‌رسانی وضعیت و نتایج برنامه

همچنین می‌توانید نقش‌های حاکمیت داده را برای تعیین مسئولیت استقرار فناوری‌ها، اطمینان از انطباق با استانداردها و ارائه به‌روزرسانی‌ها در مورد تغییرات سیاست به همه افراد تعیین کنید.

بهینه‌سازی معماری داده خود

هر استراتژی داده برای موفقیت عملی به ابزارها و فناوری‌های مناسب نیاز دارد. شما باید زیرساخت داده موجود خود را بررسی کنید، نحوه استفاده فعلی تیم‌های مختلف از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید و هرگونه شکافی را که باید برطرف شود، شناسایی کنید. این مرحله معمولاً شامل تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر فناوری بر اساس نیازهای شما است که ممکن است شامل موارد زیر باشد:

حجم و نوع داده
کیفیت و تجزیه و تحلیل داده
امنیت و انطباق
چرخه عمر داده

در نهایت، هدف شما ایجاد یک استراتژی داده است که داده‌های شما را تا حد امکان برای همه ذینفعانی که به آن نیاز دارند، با کنترل‌های امنیتی مناسب، در دسترس، قابل اشتراک و قابل اقدام کند.

ادغام با برنامه استراتژی هوش مصنوعی

برای تولید ارزش از هوش مصنوعی و ML، داده‌های زیربنایی باید نیازهای ابتکارات خاص مرتبط با مدل‌های هوش مصنوعی و ML را برای اطمینان از کیفیت مناسب داده، یکپارچه‌سازی، امنیت و غیره برآورده کنند. بنابراین، باید یک مشارکت بین تیم‌های استراتژی داده و استراتژی هوش مصنوعی وجود داشته باشد.

ملاحظات ویژه حاکمیت برای هوش مصنوعی/ML

هوش مصنوعی/ML قابلیت‌های جدیدی را معرفی می‌کند که باید در استراتژی داده خود در نظر بگیریم. به عنوان مثال:

مخازن ویژگی
انطباق نظارتی اضافی
MLOps
ملاحظات اخلاقی جدید
ملاحظات هوش مصنوعی مولد