מאת: רז הייפרמן | יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית ודירקטור BDO Digital וחבר נשיאות הלשכה
רקע
נושא הדאטה הפך בשנים האחרונות לאחד הנושאים החשובים ביותר לכל הארגונים. האמירה משנת 2007 "דאטה היא הנפט החדש", קיבלה תוקף נוסף עם הופעת טכנולוגיות כמו נתוני עתק, כריית נתונים, ויישומי בינה מלאכותית (AI), ולאחרונה בינה מלאכותית יוצרת (Gen AI). איסוף נתונים, טרנספורמציה שלהם ושימוש בנתונים הפך לנושא משמעותי בסביבה העסקית והדינמית של ימינו. ארגונים רבים מבינים את החשיבות של מיצוי הפוטנציאל של הנתונים, ונמצאים במסע להפיכת הארגון לארגון מונע נתונים (Data-driven) ו AI.
בשנת 2007 פרסם פרופ' Tom Davenport, אחד החוקרים המובילים בעולם בתחומי הנתונים, האנליטיקה וה AI, רב המכר Competing on Analytics – The New Science of Winning, והצביע על הקשר המשמעותי בין אנליטיקה ונתונים, ליצירת יתרון תחרותי (מהדורה מעודכנת פורסמה ב 2017). בהמשך הוא פרסם מאמרים וספרים רבים בנושאים אלה. בשנים האחרונות הוא התמקד בנושא הבינה המלאכותית, ובתחילת 2023 הוא ביחד עם Nitin Mittal מחברת דלויט, פרסמו את הספרAll-in on AI – How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence. הספר מציג כיצד ארגונים מתקדמים משתמשים ב AI לביצוע טרנספורמציה במוצרים, באסטרטגיה, בתהליכים העסקיים, בניהול קשרי הלקוח ובתרבות הארגונית שלהם.
לאחרונה, פרסם פרופ' Davenport ביחד עם שני יועצים בכירים, את גרסת 2024 של מחקר רב שנתי בנושאי דאטה ומנהלי נתונים ראשיים, CDO Agenda 2024 – Navigating Data and Generative AI Frontiers, (לינק https://d1.awsstatic.com/psc-digital/2023/gc-600/cdo-agenda-2024/cdo-agenda-2024.pdf). המחקר מבוסס על שיחות עם 334 מנהלים בעלי תואר CDO (Chief Data Officer) או תואר דומה. מטרת המחקר הייתה להבין את האתגרים של מנהלי הנתונים הראשיים, במיוחד עם הופעת טכנולוגיית Gen AI.
מטרת מאמר זה הן להציג את המסקנות העיקריות מהמחקר, ולהציג אותן למנהלי נתונים ראשיים בארץ וקוראים נוספים.
מסקנות עיקריות
1. יצירת ערך ברור נותר האתגר העיקרי של מנהלי הנתונים
במחקרים בשנים קודמות, מנהלי הנתונים הראשיים הצביעו על המאמץ הבלתי פוסק שלהם להביא לידיעת מנהלי הארגון את הערך המיוצר באמצעות הנתונים. במחקר העדכני, 44% ממנהלי הנתונים הראשיים, הדגישו כי מבחינתם, מטרתם היא להביא ערך ולסייע בהצלחה העסקית. הישגים בתחומים טכניים ואחרים, פחות מעניין אותם. חלקם אמנם הצביעו על יעדים נוספים, כגון הדרכה ושיפור אוריינות הנתונים של המשתמשים וכן פיתוח מוצרים מבוססי נתונים.
2. רוב מנהלי הנתונים נלהבים מהפוטנציאל של בינה מלאכותית יוצרת
הבינה המלאכותית היוצרת (Gen AI) מהווה נושא שעלה כמעט בכל השיחות עם משתתפי המחקר, כאשר 80% מהם ציינו שהם צופים שטכנולוגיה זו תבצע טרנספורמציה משמעותית בסביבה העסקית. הם ציינו, שבנוסף הם מתכוונים מקדמים נושאים הקשורים לנתונים ולא ממוקדים בלעדית בנושאי Gen AI.
3. המחסומים העיקריים של Gen AI - איכות הנתונים ואיתור נושאים עסקיים רלוונטיים
כמחצית ממשתתפי המחקר ציינו שיישומי Gen AI הנפוצים ביותר בארגונם הם בתחומי התמיכה בלקוחות והצ'אטבוטים. יישומי Gen AI נפוצים נוספים עוסקים בשיפור פרודוקטיביות העובדים ובתהליכי פיתוח תוכנה. איכות הנתונים מהווה מחסום עיקרי.
4. אסטרטגיית נתונים הכרחית להצלחת Gen AI
רוב המשתתפים במחקר (93%) ציינו שאסטרטגיית נתונים היא הכרחית כדי להפיק ערך מ Gen AI. בנוסף הם ציינו את האינטגרציה של נתונים וניקוי וטיוב הנתונים, כמרכיבים חשובים ליישום Gen AI. חלק מהמשתתפים (57%) ציינו שהם טרם ביצעו את השינויים באסטרטגיית הנתונים כדי לתמוך ב Gen AI.
5. תרבות ארגונית מהווה אתגר לשימוש אפקטיבי של הנתונים
הגישה של מנהלי הנתונים היא הובלה איטית ומתמשכת של שינוי התרבות הארגונית, כך שהעובדים יעשו שימוש נרחב יותר בנתונים. מחציתם ציינו שהם מובילים את שינוי התרבות הארגונית תוך השקעה באוריינות הנתונים של העובדים ושימוש בתוכניות לניהול שינוי.
.
6. הארגונים מיישמים אסטרטגיות חדשות של משילות נתונים
משתתפי המחקר ציינו שהם משקיעים משאבי זמן משמעותיים במשילות נתונים. הם שואפים ליישם פלטפורמת נתונים אחידה ומקפידים לפתח שיטות שיקלו על העובדים לעבוד עם הנתונים.
7. עבודת צוות היא בסיס לטרנספורמציה לארגון מונע נתונים
מנהלי הנתונים המצליחים ממוקדים בסיוע למשתמשים לעמוד ביעדים העסקיים שלהם. המשמעות - פחות מיקוד ביעדים של מנהלי הנתונים, ומיקוד בהצלחת העובדים תוך בניית קואליציות שמטרתן להביא להצלחת המשתמשים.
סיכום
בשנים האחרונות, תפקיד מנהל הנתונים הראשי (CDO), המשולב בחלק מהארגונים גם עם אנליטיקה ו AI, עובר שינויים רבים. ככל שארגונים מתקדמים במסע הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהם, והופכים לארגונים מונעי נתונים, תפקיד ה CDO הופך לתפקיד לחשוב ומרכזי יותר. כניסת טכנולוגיית ה Gen AI לארגון, נושא שבדרך כלל מובל ע"י מנהל הנתונים הראשי, מהווה תשתית הכרחית להצלחת יישום ה Gen AI. מנהל הנתונים הראשי צריך לעודד ולקדם ניסוים ופיילוטים עם הטכנולוגיה החדשה. עליו למצוא את הנושאים (Use cases) הנכונים בעלי פוטנציאל ערך עסקי משמעות ולקדם את יישומם.
המחקר ממליץ על עשרה צעדים שיבטיחו את הצלחת יישום ה Gen AI ואת הצלחת מנהל הנתונים הראשי:
חיפוש מתמיד אחר נושאים בעלי פוטנציאל ערך משמעותי לארגון,
ככל הניתן, הוספת אנליטיקה ו AI, למכלול הנושאים המטופלים ע"י ה CDO.
השקעה בבניית קואליציות עם מנהלים ומשתמשים, במטרה להביא להצלחתם ולהשגת יעדיהם.
עידוד ניסויים ופיילוטים של טכנולוגיות ה Gen AI, בנושאים בעלי פוטנציאל ערך לארגון.
חשוב להתייחס לטכנולוגיית Gen AI כאל תוספת למכלול הטכנולוגיות המשרתות את הארגון, ולא לנטוש יוזמות בתחומי אנליטיקה, נתונים ו AI.
נדרשת השקעה בהכנת ושיפור הנתונים, מובנים ולא מובנים, בכדי להבטיח את הצלחת ה Gen AI.
יש לעשות מאמץ ליישום פלטפורמת נתונים, למידת מכונה ואנליטיקה אחודה. על פלטפורמה זו לתמוך בתהליך קבלת ההחלטות בארגון. ריבוי פלטפורמות שונות ליישום נושאים שונים, היא דבר לא רצוי ואף מסוכן.
אימוץ גישת משילות לקידום ותמיכה בנושא הנתונים. מומלץ לא גישת משילות קשוחה.
שיפור תהליכי הנתונים צריך להתבצע כתהליך הדרגתי, נושא אחר נושא, ולא בתפיסת ביג-בנג.
לשאוף לפיתוח תרבות מונעת נתונים (Data-driven Culture), כתהליך שיפורים הדרגתי ולא בצורה כוחנית.
