I 2016, da Dell kunngjorde en større fusjon med EMC og VMware, var deres største utfordring å bryte gjennom organisasjonssiloer. Alle de tre gigantene hadde sine eldre systemer og datahåndteringsplattformer. Integrering av nettverk og oppretting av et samarbeidsmiljø utgjorde en umiddelbar oppfordring til handling.

Siloer eksisterer både internt og eksternt. Ulike avdelinger bruker forskjellig programvare som genererer data i sine formater, som ikke nødvendigvis er kompatible med annen programvare eller applikasjoner.

I dag, mens organisasjoner søker AI-initiativer for å forbedre produktivitet og driftseffektivitet, utgjør silede data fra eldre systemer begrensende barrierer for å oppnå de forventede resultatene. 

Data er fôr for ethvert AI-basert system. Selv i et tilkoblet økosystem er det svært vanskelig å omformilere data. For å opprettholde et konkurransefortrinn, må organisasjoner omfavne datadrevet transformasjon. Og for å oppnå dette er det et stort behov for å bryte gjennom datasiloer. 

5 strategier for å bryte gjennom datasiloer

Vi produserer over 2.5 milliarder byte data hver dag. Imidlertid, a fersk undersøkelse avslører at individuelle organisasjoner eier nesten 80% av dataene og ikke er søkbare av andre. 

Edd Wilder James fra Silicon Valley Data Science sier at akkurat som dataanalyse, som krever 80% av innsatsen i dataforberedelse, vil gjennombrudd av datasiloer kreve 80% av arbeidet med å bli datadrevet. Den datadrevne tilnærmingen tilsvarer å integrere alle datakildene og gjøre dem tilgjengelige i hele organisasjonen.

1. Datademokratisering

Presset for å bruke data til faktabaserte avgjørelser er enormt for organisasjoner. Imidlertid mangler organisasjonene en klar strategi for å gjøre dataene tilgjengelige for alle interessenter som regnskapsføres. Så langt eide IT-avdelingen i enhver organisasjon dataene som støttet silokulturen.

Datademokratisering er i tråd med målet om å gjøre data tilgjengelig for bruk for beslutningstaking uten hindringer for å forstå eller få tilgang til dem. Med sikkerhetskopiering med smarte teknologier og løsninger er det enklere å oppnå datademokrati. For eksempel-

1. Dataforbund: En teknikk som bruker metadata til å kompilere data fra en rekke kilder til en samlet virtuell database.
2. Datavirtualisering: Et system som henter og manipulerer data som renser opp datainkonsekvenser (f.eks. Filformater).
3. Selvbetjente BI-applikasjoner: Kjedelig dataforberedelse er involvert i kraftig analytisk innsikt. Å samle alle nyttige data og presentere innsikt på en måte som selv en ikke-teknisk person forstår, er en vei gjennom datasiloer.

2. Skybasert tilnærming

For å oppnå de første nivåene av BI, er det viktig å organisere alle dataene i et gjenbrukbart format. Den beste måten er å samle data til et skybasert lager eller Data Lake. Det er imidlertid viktig å opprettholde datasjøer strategisk med nyttige data fordi hver virksomhet er unik, og man kan bare ikke trekke en unik fordel fra hyllen.

Cloud har hatt fordeler for mange globale finansorganisasjoner ved å bryte gjennom datasiloer. AllianceBernstein, et av USAs ledende kapitalforvaltningsselskaper, er en tidlig adopterer den skybaserte tilnærmingen (2009) for å styrke salgs-, markedsførings- og supportteamene med proaktive og sanntidsoppdateringer.

3. Representasjonslæring

Fremhevet læring eller representasjonslæring er en gren av maskinlæring for å forstå data på forskjellige nivåer. Spesielt virkelige data kommer i form av bilder, lyd og video, som mange nåværende bedriftsapplikasjoner ikke er i stand til å bruke direkte.

Representasjonslæring gir prosessklare (matematisk og beregningsmessig praktisk å bruke) data til applikasjonene, og danner dermed bro over gapet mellom virkelige og interne data for å få intelligent innsikt. 

4. Lage et enhetlig syn på datastyringssystemer

Store bedrifter og offentlige organisasjoner er i det vesentlige ofre for tapt data. Ironisk nok er det disse som trenger en sammensatt kunnskap om sine kunder fra forskjellige berøringspunkter. 

For eksempel kjempet NASA i årevis for å finne en sammenheng mellom sine mange tester, feil, eksperimenter og design. Organisasjonen samarbeidet med Stardog for å skape et enhetlig syn på dataene sine med virkelige sammenhenger. Å forene data fra forskjellige kilder er også kjent som datavirtualisering. Det er en prosess med å integrere alle bedriftsdata som tømmes over forskjellige systemer, behandle dem og levere til forretningsbrukere i sanntid.

5. Omfavne omnichannel-infrastrukturen

En omnichannel-tilnærming er kjent for å gi eksepsjonelle kundeopplevelser. Men sett fra data er det til stor fordel for organisasjonene også. Omnichannel infrastruktur innebærer å samle flere (faktisk alle) systemer og applikasjoner som har forskjellige dataformater. 

Bedrifter har begynt å utnytte omnichannel-tilnærmingen gjennom punkt-til-punkt-integrering og API-er. For eksempel, FlowMagic er en automatiseringsplattform for arbeidsflyt som brukes av noen av de ledende forsikringsselskapene i verden for automatisering av end-to-end krav. Plattformen integrerer alle de digitale berøringspunktene i alle operasjonelle prosesser og skaper et enhetlig system for datainnsamling, lagring og behandling for beslutningsklar innsikt.

Bonus - Oversettelsesverktøy

Det kan virke ubetydelig for mange, men språk og regional programvare bidrar også til å lage datasiloer. Å bla gjennom digitale poster blir tungvint for MNC når informasjonen lagres på et ukjent språk for interessentene. 

En enkel løsning for å overvinne denne typen datasilo er å velge en plattform med kognitive evner. KPMG, bruker Microsoft Azure innebygde oversettelsesverktøy, er i stand til å forbedre sine analytiske tjenester og få bedre resultater. 

Den nederste linjen

De fleste organisasjoner står overfor utfordringer i samarbeid, utførelse og måling av forretningsmålene sine på grunn av tøffe data. Mens data er den nye oljen for bedrifter, krever å bli en datadrevet organisasjon å overvinne siloer, som kan være rådende i flere former som strukturell, politisk eller kanskje leverandørinnlåsing. 

I verden av AI er det kjernen i å være datadrevet. Imidlertid har ikke alle den luksusen å implementere datastrategier (slik vi trenger data nå) fra bunnen av. Dermed er det mulig å bruke en trinnvis tilnærming for alt som skaper siloer og dermed bryte gjennom det.

Ser du etter en integrert plattform for organisasjonens virksomhet? Eller har du tanker og forslag om dette synet? Du er velkommen til å skrive til oss på hallo@mantralabsglobal.com.

Kilde: https://www.mantralabsglobal.com/blog/strategies-to-break-through-data-silos/