بينما تتسابق المؤسسات لتطبيق الذكاء الاصطناعي والأتمتة، فإن أحد العوامل التي غالبًا ما يتم التغاضي عنها يمكن أن يؤدي إلى نجاحها أو فشله: جودة البيانات. في الحقيقة، 72% من المؤسسات اعتمدت الذكاء الاصطناعي في وظيفة عمل واحدة على الأقل. ويعتمد نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي والأتمتة هذه على جودة البيانات. إن ما يفصل بين الأتمتة الفعالة والفشل المكلف غالبًا ما يتلخص في جودة البيانات التي تغذي هذه الأنظمة. لتحقيق التشغيل الآلي الفعال، يجب على قادة المؤسسات الاعتماد على بيانات عالية الجودة. في هذه المقالة، سأوضح استراتيجيات بسيطة لجمع ومشاركة البيانات التي تقود النجاح.
جودة البيانات: التأثير عبر الصناعات
يمكن أن تختلف الآثار المترتبة على ضعف جودة البيانات عبر الصناعات، ولكن المخاطر الأساسية تظل متشابهة. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، بيانات سيئة يمكن أن يؤدي إلى سوء رعاية المرضى، مما يعرض سلامتهم للخطر. الخدمات المالية هي قطاع آخر حيث دقة البيانات أمر بالغ الأهمية – حيث يؤدي ضعف جودة البيانات إلى تقارير مالية معيبة وزيادة المخاطر التشغيلية، وتآكل الثقة، واحتمال فرض عقوبات تنظيمية. حتى البيع بالتجزئة ليس محصنًا، حيث أن بيانات المخزون غير الدقيقة يمكن أن تؤدي إلى قرارات سيئة لإدارة المخزون، مما يؤدي إلى نفاد المخزون المكلف أو المخزون الزائد.
قائمة التحقق من جودة البيانات
تعمل البيانات عالية الجودة على تمكين الأتمتة والذكاء الاصطناعي من توفير مخرجات دقيقة وموثوقة وغنية بالسياق، مما يمكّن المستخدمين – من محللي البيانات إلى قادة الأعمال – من اتخاذ قرارات مستنيرة وواثقة. ويتطلب ذلك أن تستوفي البيانات قائمة مرجعية من المعايير، وهي كما يلي:
-
التوقيت المناسب: هل بياناتك محدثة؟ تضمن البيانات في الوقت المناسب اتخاذ القرارات ذات الصلة. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي الاعتماد على بيانات العملاء القديمة في مجال البيع بالتجزئة إلى تخصيص غير دقيق، وضياع فرص المبيعات.
-
الدقة: هل تمثل بياناتك ظروف العالم الحقيقي بدقة؟ يعد القضاء على التحيزات أو الأخطاء أمرًا بالغ الأهمية. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي بيانات الرعاية الصحية المتحيزة إلى تشخيصات غير صحيحة، مما يؤثر بشكل مباشر على نتائج المرضى.
-
الاكتمال: هل مجموعات البيانات الخاصة بك شاملة؟ يمكن للبيانات غير المكتملة أن تشوه نتائج الذكاء الاصطناعي أو حتى تؤدي إلى “الهلوسة”، حيث تولد الخوارزميات نتائج غير دقيقة أو مضللة. على سبيل المثال، قد يؤدي فقدان بيانات المبيعات إلى توقعات خاطئة للإيرادات.
-
الاتساق: هل تتم محاذاة سجلاتك عبر مجموعات البيانات؟ تؤدي البيانات غير المتسقة إلى حدوث أخطاء يمكن أن تنتشر عبر أنظمة التشغيل الآلي. تخيل سيناريو سلسلة التوريد حيث تؤدي معرفات المنتج غير المتطابقة إلى تأخير الشحن وزيادة التكاليف.
بناء أساس لبيانات الجودة
إن ضمان جودة البيانات لا يقتصر فقط على تنقية البيانات؛ فهو يتطلب ممارسات قوية لحوكمة البيانات وإدارتها. يعد تنفيذ إطار يعطي الأولوية لجودة البيانات عبر المؤسسة أمرًا ضروريًا لتحقيق نتائج موثوقة من استثمارات الذكاء الاصطناعي والأتمتة. فيما يلي بعض أفضل الممارسات:
-
إدارة البيانات: تعيين الأفراد المسؤولين عن مراقبة جودة البيانات والحفاظ عليها طوال دورة حياتها. وهذا يضمن الحفاظ على سلامة البيانات.
-
التحقق من صحة البيانات الآلي: يعد الكشف الاستباقي عن الأخطاء وتصحيحها في الوقت الفعلي أمرًا ضروريًا للمؤسسات التي تعتمد على البيانات الحديثة لاتخاذ قرارات سريعة الخطى.
-
تتبع نسب البيانات: من خلال تتبع البيانات من مصدرها وحتى تحويلاتها، يمكن للمؤسسات فهم موثوقيتها ودقتها بشكل أفضل.
الأتمتة المفرطة كحالة استخدام لجودة البيانات
فرط الأتمتة، كما مُعرف من Gartner، تعمل على إعادة تشكيل الأعمال من خلال أتمتة العمليات الشاملة عبر مشهد تكنولوجيا المعلومات بأكمله. تدمج هذه العملية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وأتمتة العمليات الآلية (RPA) لتبسيط العمليات وخفض التكاليف والارتقاء بتجارب العملاء. ومع ذلك، فإن فعالية الأتمتة المفرطة تعتمد على عامل حاسم واحد: جودة البيانات. وذلك لأن الذكاء الكامن وراء التشغيل الآلي الفائق – نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي – يعتمد على البيانات.
في الأتمتة المفرطة، تعد القرارات المبنية على البيانات أمرًا حيويًا لتحسين العمليات. يمكن أن يؤدي ضعف جودة البيانات إلى خيارات أقل فعالية، مما يقوض مكاسب الكفاءة. يسمح تحليل البيانات التاريخية للمؤسسات بالتنبؤ بالاتجاهات والتشغيل الآلي بشكل استباقي، إلا أن دقة هذه التنبؤات لا تقل جودة عن البيانات التي تستند إليها.
تتطلب الأتمتة المفرطة أيضًا دمج البيانات من مصادر متعددة، ويمكن أن تؤدي التنسيقات غير المتسقة أو مشكلات الجودة إلى إعاقة التكامل السلس وقابلية التوسع. تساعد البيانات عالية الجودة على ضمان موثوقية وقوة مبادرات التشغيل الآلي الفائق، مما يقلل الأخطاء ومخاطر النظام.
بالنسبة لمشاريع الأتمتة المفرطة التي تواجه العملاء، مثل التطبيقات مثل روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين، تعتمد هذه المشاريع على بيانات دقيقة وحديثة للرد بشكل فعال على الاستفسارات. يمكن للمؤسسات التي تركز على سلامة البيانات أثناء نشر مشاريع الأتمتة الفائقة – سواء الداخلية أو التي تواجه العملاء – أن تستغل إمكاناتها بالكامل، مما يعزز الكفاءة التشغيلية واكتساب ميزة تنافسية.
التأثير طويل المدى لبيانات الجودة على استراتيجية الأعمال
على المستوى الاستراتيجي، لا تؤدي البيانات عالية الجودة إلى جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي والأتمتة تعمل بشكل أفضل فحسب، بل إنها تعزز نتائج الأعمال. ومن خلال البيانات الكاملة والدقيقة وفي الوقت المناسب، يمكن للشركات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتحسين الكفاءة وتقليل المخاطر التشغيلية وتعزيز المزيد من القرارات المستندة إلى البيانات التي تعزز الميزة التنافسية.
إن المنظمات التي تعطي الأولوية لجودة البيانات اليوم ستكون هي التي ستحدد معايير الصناعة غدًا. والسؤال هو: هل استراتيجية البيانات الخاصة بك جاهزة لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي والأتمتة؟
