Datahantering och AI – Är din verksamhet redo för framtidens krav?
Datahantering är en allt större utmaning för verksamheter, och enligt McKinsey uppger 76 % att deras befintliga kapacitet för datalagring och analys inte räcker till för att möta affärsbehoven. Samtidigt kämpar 89 % med att skala sina AI-modeller från test till produktion. Trots att AI har blivit en prioriterad investering för en majoritet, är det tydligt att många verksamheter saknar rätt förutsättningar för att verkligen realisera potentialen.
Vad krävs för att lyckas?
Svaret är enkelt. Med ett datadrivet arbetssätt och rätt strategier kan din verksamhet skapa värde, förbättra beslutsfattandet och driva produktivitet. Här är några av de vanligaste utmaningarna som dagens verksamheter står inför:
En fragmenterad dataarkitektur
För att kunna fatta snabba och välgrundade beslut måste verksamheter få tillgång till data från flera källor – både internt och externt. Det är dock ofta svårt att integrera och säkerställa en enhetlig vy över data som finns lagrade på olika plattformar och geografiska platser. En stark och integrerad dataarkitektur är därför avgörande.
Säkerhet och suveränitet
När fler datahanteringstjänster används över flera molnleverantörer blir säkerheten alltmer komplex. En del av utmaningen handlar om att se till att olika datakällor efterlever lokala lagar och regelverk samtidigt som säkerheten upprätthålls.
Datakvalitet och tillförlitlighet
Oavsett tekniska lösningar kräver datadrivet beslutsfattande hög datakvalitet. Det betyder att data behöver vara noggranna, kompletta och aktuella för att skapa värde. Här behövs också styrning och kontroll för att säkerställa bibehållen kvalitet över tid.
Fem steg mot Data Readiness
Henric och Johan menar att nyckeln till framgång ligger i att etablera en stabil datahanteringsstrategi, anpassad till verksamhetens behov och förutsättningar. Här är deras fem råd för att bli redo att hantera data som en strategisk tillgång:
- Säkerställ datas kvalitet – Kontrollera noggrannhet, fullständighet och aktualitet.
- Bevara konsistens och tillgänglighet - Säkerställ enhetliga format och rätt åtkomst för beslutsfattande.
- Inför strategier och kvalitetskontroller - Implementera styrning och automatiserade kontroller för datakvalitet.
- Bygg en robust datainfrastruktur - Investera i skalbar och effektiv infrastruktur för datalagring och analys.
- Främja en datadriven kultur - Utbilda medarbetare och övervaka kontinuerligt för att upprätthålla datakvalitet.
Johan avslutade talarpasset med att påminna om att det finns tekniska lösningar som gör arbetet med datahantering lättare (data-fabric platform som ett exempel) men det är människorna som kommer att göra skillnad. Missa därför inte att involvera dem som både genererar och konsumerar data i din verksamhet.
Slutligen - att lyckas med AI och datahantering kräver ett strukturerat tillvägagångssätt och en vilja att investera i både teknik och kompetens. Med rätt strategier och en datadriven kultur kan din verksamhet säkerställa att AI-satsningen verkligen skapar värde och inte innebär en risk för din verksamhet – både i dag och i framtiden.
