กลยุทธ์ข้อมูลคืออะไร

กลยุทธ์ข้อมูลคือแผนระยะยาวที่กำหนดเทคโนโลยี กระบวนการ ผู้คน และกฎที่จำเป็นในการจัดการข้อมูลขององค์กร ในปัจจุบันธุรกิจทุกประเภทมีการรวบรวมข้อมูลดิบเป็นจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม ธุรกิจต้องมีแผนการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลที่ออกแบบโดยละเอียดหากต้องการใช้ข้อมูลนี้เพื่อตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบและกำหนดการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) หรือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยสร้าง กลยุทธ์ข้อมูลจะกำหนดวิสัยทัศน์ระยะยาวขององค์กรในการรวบรวม จัดเก็บ แบ่งปัน และการใช้งานข้อมูล ทำให้การทำงานกับข้อมูลง่ายขึ้นในทุกก้าวของการเดินทางข้อมูล สำหรับทุกคนที่ต้องใช้มันในองค์กรของคุณ

เหตุใดกลยุทธ์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ

การสร้างกลยุทธ์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรในการรักษาความเกี่ยวเนื่อง ความสามารถในการแข่งขัน และนวัตกรรมท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง คุณต้องคัดสรร เข้าใจ และปกป้องข้อมูลของคุณเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของการริเริ่มทางธุรกิจและปลดล็อกคุณค่าใหม่ให้องค์กรของคุณ เช่นดังต่อไปนี้:

  • ตัดสินใจได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น
  • ลดการปลอมแปลง
  • ปรับปรุงประสบการณ์และความภักดีของลูกค้า
  • เพิ่มประสิทธิภาพด้านการปฏิบัติงาน
  • ปรับประสิทธิภาพกระบวนการให้สูงสุด
  • ปรับต้นทุนให้เหมาะสม
  • สนับสนุนโมเดลธุรกิจใหม่ๆ เช่น ข้อมูลในฐานะสินค้า
  • สร้างแอปพลิเคชันที่ปรับตัวตามอนาคต เช่น แมชชีนเลิร์นนิง (ML) หรือ AI ช่วยสร้าง

กลยุทธ์ข้อมูลของคุณช่วยให้คุณมีความได้เปรียบในเชิงแข่งขัน เนื่องจากปรับการจัดการข้อมูลให้สอดคล้องกับกลยุทธ์ทางธุรกิจและการกำกับดูแลข้อมูล ซึ่งมีวัตถุประสงค์หลักสองประการ

ปรับปรุงการตัดสินใจด้านการออกแบบและการวางระบบการจัดการข้อมูล

การออกแบบและการวางระบบการจัดการข้อมูลของบริษัทจะระบุวิธีที่บริษัทจะรวบรวม จัดเก็บ ดัดแปลง แจกจ่าย และใช้ข้อมูล นอกจากนี้ยังรวมถึงแง่มุมทางเทคนิคของการจัดการข้อมูล ดังต่อไปนี้

  • ฐานข้อมูลและระบบไฟล์
  • บริการบูรณาการข้อมูล
  • กฎที่ควบคุมรูปแบบพื้นที่เก็บข้อมูล
  • การเชื่อมต่อระบบระหว่างแอปพลิเคชันและฐานข้อมูล
  • สิทธิ์เข้าถึงข้อมูล
  • โมเดลข้อมูล AI

ตัวอย่างเช่น การออกแบบและการวางระบบการจัดการข้อมูลอาจป้อนข้อมูลทางการตลาดและยอดขายรายวันลงในแอปพลิเคชัน เช่น แดชบอร์ดการตลาด ซึ่งจะรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างค่าโฆษณาและยอดขายตามภูมิภาค กลยุทธ์ข้อมูลของคุณสร้างเฟรมเวิร์กให้วิศวกรข้อมูลตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมให้ตรงตามเป้าหมายทางธุรกิจได้ พร้อมดูให้แน่ใจว่าคนที่ถูกต้องสามารถเข้าถึงข้อมูลนั้นได้

การจัดการความสอดคล้องกันของข้อมูล

กลยุทธ์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจะสนับสนุนทั่วทั้งองค์กรในการจัดการข้อมูลร่วมกันได้อย่างสอดคล้อง มันให้คำตอบกับทุกคนสำหรับคำถามสำคัญห้าข้อ ซึ่งก็คือ

  • ข้อมูลใดที่เหมาะสม
  • การดำเนินการทางข้อมูลอะไรบ้างที่ได้รับการอนุมัติ
  • วัตถุประสงค์ของพื้นที่เก็บข้อมูลและการรวบรวมข้อมูลคืออะไร
  • นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลสำหรับกระบวนการทางธุรกิจคืออะไร
  • คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกอะไรบ้างจากข้อมูลที่มีอยู่

ข้อดีของการนำกลยุทธ์ข้อมูลไปใช้คืออะไร

การมีกลยุทธ์ข้อมูลที่ดีมีประโยชน์อื่นอีกมากมาย

แก้ปัญหาที่ท้าทายในการจัดการข้อมูล

องค์กรส่วนใหญ่ประสบปัญหาในการจัดการข้อมูล เช่น Data Silo การทำสำเนาข้อมูลข้ามหน่วยธุรกิจ การไหลของข้อมูลระหว่างแผนกที่ไม่มีประสิทธิภาพ และการขาดความชัดเจนในการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูล กลยุทธ์ด้านข้อมูลช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้โดยทำให้มีการเข้าถึงข้อมูล และแบ่งปันกันได้อย่างปลอดภัย คุณสามารถปลดล็อกคุณค่าของข้อมูลเพื่อตอบสนองการริเริ่มทางธุรกิจ การจัดวางข้อมูลที่ดีและการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม ช่วยให้องค์กรสามารถเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตหรือสิ่งที่ไม่คาดคิด

ปรับปรุงประสบการณ์และความภักดีของลูกค้า

องค์กรใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจลูกค้า และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าให้ดีขึ้น ตั้งแต่ประสบการณ์ออนไลน์ไปจนถึงศูนย์การติดต่อ องค์กรสามารถใช้ข้อมูลเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับลูกค้าและจัดการกับความต้องการที่ไม่ได้รับการตอบสนองในเชิงรุก ข้อมูลยังช่วยให้องค์กรสร้างธุรกิจใหม่หรือมีโอกาสในการสร้างรายได้ รวมทั้งสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่มีความเป็นส่วนตัวสูงตามความต้องการของลูกค้า ประสบการณ์แบบส่วนบุคคลยังช่วยเสริมความภักดีของลูกค้าไปตามกาลเวลา

ได้รับความสำเร็จในการวิเคราะห์ขั้นสูง

Gartner Analytic Ascendancy Model กำหนดสี่ขั้นตอนในการวิเคราะห์อย่างสมบูรณ์ องค์กรมักจะเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์เชิงบรรยายและทำการวินิจฉัยเพื่อทำความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นและเพราะเหตุใด การวิเคราะห์อย่างสมบูณ์เกิดขึ้นเมื่อองค์กรเปลี่ยนไปใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ใช้ข้อมูลเพื่อตอบคำถามว่าจะเกิดอะไรขึ้น องค์กรที่อยู่ในขั้นสุดท้ายนั้นใช้ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ดังนั้นกลยุทธ์ด้านข้อมูลจะวางผังไว้โดยละเอียดเพื่อช่วยให้องค์กรของคุณเปลี่ยนจากการตัดสินใจโดยอาศัยการมองการณ์ไกลแทนที่จะมองย้อนกลับไป

สร้างแอปพลิเคชันที่ปรับตัวตามอนาคต เช่น ML และ AI ช่วยสร้าง

ข้อมูลเป็นแกนหลักของ ML และแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างต่างๆ โมเดล ML และ AI ต้องการความสามารถในการนำเข้าและจัดการข้อมูลได้อย่างง่ายดายเพื่อที่จะฝึกโมเดลและเรียกใช้การอนุมาน กลยุทธ์ข้อมูลคำนึงถึงข้อมูลที่ป้อนสู่กรณีการใช้งานเช่น การจดจำภาพ การคาดการณ์ และการค้นหาอัจฉริยะไปยังแอปพลิเคชัน นอกจากนี้คุณยังต้องคำนึงถึงการกำกับดูแล ML ซึ่งรวมถึงการควบคุมดูแลโมเดลข้อมูลของคุณ

สร้างวัฒนธรรมข้อมูลทั่วทั้งองค์กร

กลยุทธ์ข้อมูลนำเสนอแผนงานในการปรับปรุงการรู้เท่าทันข้อมูลและประสิทธิภาพในการใช้งานทั่วทั้งองค์กร ทีมงานที่หลากหลายสามารถทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงคุณภาพข้อมูลและความถูกต้องของการรวบรวมข้อมูล นอกจากนี้ คุณยังสามารถพัฒนาการฝึกอบรมที่กำหนดเองและสร้างเส้นทางการเรียนรู้สำหรับผู้ทำงานร่วมกันตั้งแต่เริ่มต้นไปจนถึงผู้เชี่ยวชาญในการจัดการและการใช้ข้อมูล

รองรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

กลยุทธ์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพช่วยปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูล โดยใช้มาตรการจำกัดการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถพิจารณากฎและข้อบังคับการกำกับดูแลข้อมูลทั้งหมดในขณะทำการกำหนดนโยบายและกระบวนการ การดำเนินการทั้งหมดสามารถวางแผนได้อย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าการจัดการข้อมูลขององค์กรจะรักษาความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และความสมบูรณ์ของข้อมูลอยู่ตลอดเวลา

อะไรคือองค์ประกอบหลักของกลยุทธ์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

คุณสามารถนำเสนอกลยุทธ์ข้อมูลของคุณเป็นลำดับขั้นตอนและไทม์ไลน์เพื่อดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านี้ แผนกลยุทธ์ข้อมูลนี้มีแนวทางในการรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลในปัจจุบันขององค์กรและรายการการดำเนินการที่จะนำไปสู่ระดับต่อไป

ต่อไปนี้คือองค์ประกอบของกลยุทธ์ข้อมูลทั่วไปบางส่วนที่จะรวมไว้ในแผนงานของคุณ

เครื่องมือแคตตาล็อกข้อมูล

เครื่องมือแคตตาล็อกข้อมูลช่วยให้คุณระบุและจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดของคุณ ผู้ใช้งานเชิงธุรกิจและทีมไอทีของคุณสามารถใช้แคตตาล็อกนี้สำหรับข้อมูลเมตาแบบละเอียด รวมถึงการแมปการดำเนินธุรกิจกับการปฏิบัติการด้านข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เครื่องมือการจัดการข้อมูล

มีเครื่องมือหลายอย่างสำหรับการบูรณาการข้อมูล การแสดงข้อมูลด้วยภาพ การรายงาน และแดชบอร์ด กลยุทธ์ข้อมูลช่วยระบุเครื่องมือที่ดีที่สุดที่ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ และสนับสนุนทั้งทีมไอทีและผู้ใช้ทางธุรกิจ คุณยังสามารถตรวจสอบได้ว่าเครื่องมือต่างๆ เป็นไปตามนโยบายการกำกับดูแลข้อมูลทั้งหมดหรือไม่ เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับระเบียบข้อบังคับ

การวิเคราะห์ข้อมูล

กลยุทธ์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จมักประกอบด้วยแผนสำหรับการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ภายในองค์กร การวิเคราะห์ข้อมูลต้องใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่เป็นข้อมูลอินพุตสำหรับโมเดล ML และ AI กลยุทธ์ข้อมูลขององค์กรมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดข้อมูลที่ไม่เป็นกลาง โดยจะสรุปชุดข้อมูลที่ดีที่สุดเพื่อใช้สำหรับการวิเคราะห์ และการฝึกอบรมพนักงาน ในการดำเนินการกับข้อมูล ตัวอย่างเช่น สมมติว่าองค์กรของคุณวางแผนที่จะใช้ AI ในการจัดเรียงการสมัครงานโดยอัตโนมัติ ในกรณีนี้ คุณจะต้องเลือกชุดข้อมูลที่หลากหลายของพนักงานทั้งในอดีตและปัจจุบันอย่างรอบคอบ เพื่อหลีกเลี่ยงการสร้างอคติโดยไม่รู้ตัวในโมเดล ML และ AI

กระบวนการตรวจสอบ

กลยุทธ์ข้อมูลของคุณควรมีกระบวนการตรวจสอบเพื่อประเมินและปรับปรุงระบบการจัดการข้อมูลที่มีอยู่และตัวกลยุทธ์ข้อมูลเอง ซึ่งรวมถึงงานดังต่อไปนี้

  • ตรวจสอบการออกแบบข้อมูลที่มีอยู่เป็นระยะ
  • ตรวจสอบว่าการเก็บรวบรวมข้อมูลยังคงเป็นไปตามข้อกำหนด
  • การวัดคุณภาพข้อมูลเทียบกับข้อมูลตลาดที่เปรียบเทียบกันได้

คุณสามารถใช้เอกสารการตรวจสอบดังกล่าวเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ข้อมูลที่มีอยู่และทบทวนเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ได้

แนวทางในการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลมีอะไรบ้าง

มีสองแนวทางหลักๆ ในการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลสำหรับองค์กรของคุณ

รวมศูนย์

วิธีที่มุ่งเน้นการควบคุมและรวมศูนย์อย่างมากในการจัดการข้อมูล โดยทั่วไปจะมีแหล่งความจริงแหล่งเดียวสำหรับทุกหมวดหมู่ข้อมูลโดยกว้าง ตัวอย่างเช่น แหล่งที่มาของข้อมูลด้านรายได้ ลูกค้า หรือข้อมูลการขายจากแหล่งพื้นฐานแหล่งเดียว ระบบข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ล้างข้อมูล และจัดเก็บไว้ในที่เก็บข้อมูลส่วนกลางนี้ การปกป้องข้อมูลจึงลดความเสี่ยงขั้นปลายโดยการระบุ สร้างมาตรฐาน และควบคุมแหล่งที่มาของข้อมูลที่เชื่อถือได้ เพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูลที่ไหลผ่านระบบภายในของบริษัท เป็นการจัดลำดับความสำคัญของกิจกรรม ดังตัวอย่างต่อไปนี้

  • การปฏิบัติตามระเบียบและข้อบังคับ
  • การตรวจจับการฉ้อโกงโดยใช้การวิเคราะห์
  • มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อป้องกันการโจรกรรม

กระจายศูนย์

วิธีแบบกระจายศูนย์เพิ่มความยืดหยุ่นให้กับระบบการจัดการข้อมูลที่ควบคุมจากส่วนกลาง ต้องตระหนักว่าหน่วยธุรกิจต่างๆ ตีความข้อมูลเดียวกันแตกต่างกันออกไป วิธีนี้รองรับการตีความที่แตกต่างกันเหล่านั้นโดยอนุญาตให้มีการแปลงข้อมูลภายใต้การควบคุมซึ่งสามารถติดตามเส้นทางอย่างน่าเชื่อถือกลับไปยังแหล่งความจริงแห่งเดียว

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ทั้งฝ่ายการเงินและการตลาดจัดทำรายงานค่าใช้จ่ายโฆษณาบนโซเชียลมีเดียรายเดือน ฝ่ายการตลาด สนใจที่จะวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโฆษณา รายงานผลกระทบของการใช้จ่ายจากยอดการคลิกและยอดดู รายงานทางการเงิน แสดงผลกระทบของการใช้จ่ายต่อกระแสเงินสด รายงานมีตัวเลขต่างกัน แต่รายงานทั้งสองฉบับแสดงถึงความจริงที่ถูกต้อง

วิธีกลยุทธ์ข้อมูลแบบสมดุลต่างๆ

ทุกบริษัทจำเป็นต้องผสานทั้งวิธีแบบรวมศูนย์และกระจายศูนย์ไปใช้เพื่อให้กลยุทธ์ข้อมูลประสบความสำเร็จ แต่การหาสมดุลที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องยาก วิธีแบบกระจายศูนย์มักจะเป็นการดำเนินการแบบเรียลไทม์ และมีความเกี่ยวข้องกับฟังก์ชันทางธุรกิจที่มุ่งเน้นลูกค้ามากกว่า เช่น การตลาดและการขาย วิธีแบบรวมศูนย์มีความสำคัญมากกว่าสำหรับแผนกกฎหมาย แผนกการเงิน แผนกการปฏิบัติตามข้อกำหนด และแผนกไอที กลยุทธ์ข้อมูลที่สมดุลช่วยมอบความยืดหยุ่นให้ผู้นำธุรกิจปรับแปลงแหล่งความจริงเพียงแหล่งเดียวในรูปแบบที่สอดคล้องกันต่างๆ เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น

ใครเป็นคนสร้างกลยุทธ์ข้อมูล

ทีมกลยุทธ์ข้อมูลมักประกอบด้วยตัวแทนจากทีมผู้บริหารระดับสูง ทีมวิเคราะห์ธุรกิจ ทีม AI และทีมไอที ต่อไปนี้คือตัวอย่างของผู้ใช้ที่มารวมกันเพื่อสร้างและใช้กลยุทธ์ข้อมูล

วิศวกรข้อมูล

วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างโครงสร้างข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ พวกเขาดูแลและจัดการงานไปป์ไลน์ข้อมูลหลายอย่าง เช่น การรวบรวมข้อมูล การประมวลผล การจัดเก็บ และการวิเคราะห์ บทบาทนี้รวมไปถึงผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ข้อกำหนดด้านการรักษาความปลอดภัยข้อมูลและการกำกับดูแล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนำข้อมูลที่ประมวลผลโดยวิศวกรข้อมูลมาใช้เพื่อการวิเคราะห์ต่อไป พวกเขาใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อสร้างโมเดล ML และ AI ที่แตกต่างกัน และสร้างรายงานเพื่อความชาญฉลาดทางธุรกิจ

นักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลเชี่ยวชาญในการตีความและวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขาทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่างระบบธุรกิจอัจฉริยะสอดคล้องกับข้อกำหนดขององค์กร

ผู้จัดการธุรกิจ

ผู้จัดการธุรกิจตรวจสอบรายงานข้อมูล และช่วยจัดการการดำเนินการข้อมูล พวกเขาทำให้มั่นใจได้ว่ากลยุทธ์ข้อมูลสอดคล้องกับกลยุทธ์ทางธุรกิจโดยรวมและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ

ขั้นตอนในการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลมีอะไรบ้าง

ระบุการริเริ่มทางธุรกิจที่ได้รับเงินทุน

ขั้นตอนแรกคือการปรับให้สอดคล้องกับการเริ่มทางธุรกิจที่ได้รับเงินทุน เพื่อการนี้ คุณสามารถใช้ระเบียบวิธีการทำงานย้อนหลัง ของ Amazon จากนั้น กำหนดว่าข้อมูลใดจำเป็นสำหรับการริเริ่มทางธุรกิจเหล่านั้น  จากนั้นระบุว่าความสามารถของข้อมูลใดที่จำเป็นเพื่อสนับสนุนการริเริ่มทางธุรกิจเหล่านั้น

นี่คือขั้นตอนตัวอย่างสำหรับการสร้างกลยุทธ์ข้อมูล:  

  • สนับสนุนการริเริ่มทางธุรกิจของผู้อื่นที่ได้รับเงินทุน
  • ระบุความสามารถของข้อมูลที่จำเป็น
  • กำหนดสภาพของข้อมูลที่จำเป็น
  • สร้างแผนที่กลยุทธ์ข้อมูล
  • ระบุว่าแนวทางปฏิบัติในการดำเนินงานขององค์กรใดบ้างที่สามารถสนับสนุนกลยุทธ์ข้อมูลของคุณได้ เช่น สถาปัตยกรรมองค์กรและการจัดการโครงการ
  • ผสานรวมกับโปรแกรมกลยุทธ์ AI ต่างๆ

สร้างทีม

การหาคนที่เหมาะสมที่จะนำเสนอมุมมองที่หลากหลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในกลยุทธ์ข้อมูล ทีมของคุณจะรับผิดชอบงานหลายอย่าง ซึ่งอาจรวมถึงสิ่งต่อไปนี้

  • การจัดสรรและแจกจ่ายทรัพยากร
  • การจัดตั้งและปรับปรุงนโยบาย
  • การจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล
  • การสื่อสารสถานะและผลลัพธ์ของโปรแกรม

คุณยังสามารถกำหนดบทบาทการกำกับดูแลข้อมูล เพื่อกำหนดว่าใครมีหน้าที่รับผิดชอบในการปรับใช้เทคโนโลยี รับรองการปฏิบัติตามมาตรฐาน และให้ข้อมูลอัปเดตแก่ทุกคนเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงนโยบาย

เพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบโครงสร้างข้อมูลของคุณ

กลยุทธ์ด้านข้อมูลใดๆ ที่ต้องใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสมเพื่อให้ประสบความสำเร็จในทางปฏิบัติ คุณจะต้องตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีอยู่ วิเคราะห์ว่าทีมต่างๆ ใช้ข้อมูลอย่างไรในปัจจุบัน และระบุช่องว่างที่จะแก้ไข ขั้นตอนนี้มักเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่เน้นเทคโนโลยีโดยอิงจากความต้องการของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงสิ่งต่อไปนี้

  • ปริมาณข้อมูลและประเภท
  • คุณภาพของข้อมูลและการวิเคราะห์
  • ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
  • วงจรการใช้งานของข้อมูล

ท้ายสุด เป้าหมายของคุณคือการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลที่ทำให้ข้อมูลของคุณสามารถเข้าถึงได้ แชร์ได้ และดำเนินการได้มากที่สุดสำหรับผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องทั้งหมดที่มีความต้องการ ทั้งยังมีการควบคุมความปลอดภัยที่เหมาะสม

ผสานรวมกับโปรแกรมกลยุทธ์ AI

ในการสร้างคุณค่าจาก AI และ ML ข้อมูลพื้นฐานจะต้องตอบสนองความต้องการของการริเริ่มเฉพาะอย่างที่เกี่ยวข้องกับโมเดล AI และ ML เพื่อให้แน่ใจถึงคุณภาพของข้อมูลที่เหมาะสม การบูรณาการ ความปลอดภัย และอื่นๆ เพราะฉะนั้น ควรมีความร่วมมือกันระหว่างกลยุทธ์ข้อมูลนั้นๆ และทีมกลยุทธ์ AI ต่างๆ

ข้อพิจารณาพิเศษด้านการกำกับดูแลสำหรับ AI/ML

AI/ML แนะนำความสามารถใหม่ๆ ที่เราต้องคำนึงถึงในกลยุทธ์ข้อมูลของเรา ตัวอย่างเช่น

  • แหล่งเก็บคุณสมบัติ
  • การปฏิบัติตามกฎระเบียบเพิ่มเติม
  • MLOps
  • ข้อพิจารณาเชิงจริยธรรมใหม่ๆ
  • ข้อพิจารณา AI ช่วยสร้าง

AWS สามารถช่วยกลยุทธ์ข้อมูลของคุณได้อย่างไร

AWS มีบริการหลายอย่างที่ช่วยคุณพลิกโฉมธุรกิจของคุณด้วยข้อมูล คุณสามารถเข้าร่วมกับลูกค้ากว่า 1.5 ล้านคนในการนำข้อมูลของคุณไปยังชุมชนคลาวด์ที่น่าเชื่อถือ ปลอดภัย และปรับขนาดได้มากที่สุดในโลก ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ AWS เพื่อทำสิ่งต่อไปนี้

เริ่มต้นปรับใช้กลยุทธ์ข้อมูลของคุณผ่าน AWS โดยสร้างบัญชีฟรีได้แล้ววันนี้

ขั้นตอนต่อไปบน AWS

ดูแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์ข้อมูลด้วย AWS 
ลงชื่อสมัครใช้บัญชีฟรี

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที 

ลงชื่อสมัครใช้งาน 
เริ่มต้นสร้างในคอนโซล

เริ่มต้นสร้างกลยุทธ์ข้อมูลในคอนโซลการจัดการของ AWS

ลงชื่อเข้าใช้