To właśnie danym poświęcone będzie wydarzenie Data Economy Congress, które odbędzie się w Warszawie już w dniach 4-5 kwietnia 2023. Konferencja będzie świetną okazją do spotkania się z osobami zajmującymi się na co dzień danymi w organizacjach, udziału w debatach i poznania praktycznych case studie’s z zakresu wykorzystywania danych. Więcej na temat konferencji pod linkiem Data Economy Congress.
Poniżej przedstawiamy kilka zagadnień, które zostaną poruszone podczas wydarzenia.
Rozwój gospodarki jest nierozerwalny z procesem automatyzacji i cyfryzacji, gdzie kluczowe znaczenie mają big data, uczenie maszynowe, cyberbezpieczeństwo, usługi chmurowe czy sztuczna inteligencja
- Skalowalność biznesu zależna jest od właściwego zarządzania danymi, które są strategicznym zasobem biznesowym
- Transformacja cyfrowa jest dzisiaj niezbędna w każdej organizacji, niezależnie od sektora w którym działa
- Gospodarka napędzana danymi nie może mieć miejsca bez nowoczesnych technologii, które pozwalają je gromadzić, przechowywać czy dbać o ich bezpieczeństwo
Jak będzie wyglądała gospodarka przyszłości?
Gospodarka światowa przyszłości prawdopodobnie stworzy wiele nowości, np. nieistniejących obecnie zawodów. Jednak tym, co jest w tym momencie pewnikiem, jest wykorzystywanie wszechobecnego internetu (również IOT), sztucznej inteligencji, technologii i rzecza jasna – danych. Śmiało można stwierdzić, że będzie to właśnie gospodarka oparta o dane. Aktualnie wartość wyłącznie polskiej gospodarki w oparciu o dane wynosi ok. 6 miliardów euro, a jej wartość w roku 2025 szacowana jest już od 8 do 12 miliardów euro. Dane są i będą nową ropą gospodarki. Aby mogła się ona w odpowiedni sposób rozwijać, równocześnie musimy mieć dostęp do danych, posiadać umiejętności ich przetwarzania, a przemysł i łączność muszą być maksymalnie scyfryzowane. Jest tutaj jeszcze aspekt dodatkowy, a mianowicie – zaufanie uczestników oraz procesy danych. Nie bez powodu zatem branże najbardziej kluczowe w gospodarce przyszłości będą się wiązać właśnie z danymi. Oczywiście nie oznacza to, że przemysł odejdzie w zapomnienie – ten również będzie odgrywał ważną rolę, jednak procesy zachodzące w poszczególnych sektorach będa bez dwóch zdań zautomatyzowane i scyfryzowane.
Niezależnie od sektora, rozwój gospodarki nie będzie możliwy bez otoczenia usługowego, ale także usług technologicznych czy finansowych. Cyfryzacja, która została przyspieszona z powodu pandemii COVID-19, doskonale wpisuje się w trend wzrostowy, jeśli chodzi o procesy takie jak mobilność, automatyzacja i robotyzacja. Organizacje i przedsiębiorstwa, które pozostaną w tyle i nie będą wykorzystywać potencjału niestety będą musiały się z rynkiem pożegnać. W strukturze całej krajowej gospodarki odgrywać będą zatem rolę big data, uczenie maszynowe, cyberbezpieczeństwo, usługi chmurowe czy sztuczna inteligencja. Trudno mówić o tych procesach nie wspominając o coraz istotniejszych danych.
Dane jako zasób strategiczny w biznesie – jak je efektywnie wykorzystywać? Wskazówki dla kadr zarządzających w przedsiębiorstwach
Dostęp do danych jest niezwykle istotny dla każdej organizacji. Jednak aby mogły być one wykorzystane w sposób prowadzący do skalowania biznesu, a zatem także do zwiększania przychodów, szalenie istotne jest właściwe zarządzanie danymi. Są one strategicznym zasobem biznesowym, a kompleksowa strategia zarządzania danymi oparta powinna być o 4 kluczowe elementy, czyli z:
- identyfikacji i właściwego przypisania danych, do czego niezbędne są data catalogi;
- przechowywania i udostępniania danych. Wyzwaniem jest tutaj znalezienie rozwiązania prostego, ale jednocześnie będącego w zasięgu danej firmy i bezpiecznego. Tutaj przychodzą z pomocą mechanizmy wirtualne, takie jak chmury do przechowywania danych. Warto pamiętać w tym punkcie o zjawisku reużywalności danych, co pozwoli każdym kolejnym użytkownikom z łatwością je odnaleźć;
- procesy zarządzania danymi – muszą być skonstruowane tak, aby łatwo można było z nich korzystać;
- wdrożenia, komunikowania i mechanizmów wykorzystywania i zarządzania danymi, co można ogólnie określić ładem danych. Ponieważ w wielu firmach czy organizacjach dane są bardzo rozproszone, warto przygotować procesy tak, aby nie zachodziła konieczność przekazywania w indywidualny sposób takich informacji każdej osobie oddzielnie.
Aby wdrożyć odpowiednią politykę danych, należy zacząć od identyfikacji silnych i słabych stron istniejących już rozwiązań. Na podstawie takiej analizy można z kolei określać kolejne kroki.
Warto podkreślić, że kompleksowa strategia zarządzania danymi nie oznacza zbudowania idealnego rozwiązania, bo o takie jest naprawdę trudno (o ile jest to w ogóle możliwe). Chodzi jednak o dopasowywanie rozwiązań do pojawiających się nowych potrzeb i mechanizmów. Właściwa identyfikacja zmian pozwoli z kolei rozwijać istniejące już procedury czy procesy. Strategia zarządzania oznacza zatem planowanie działań, które odpowiadać będą na obecne potrzeby, ale także te, które pojawią się z związku z danymi.
Aby zbudować przewagę konkurencyjną, należy wykorzystać zaawansowaną analitykę danych w procesach biznesowych. Pozwoli to w szybkim czasie przynosić wymierne korzyści firmie.
O czym należy bezwzględnie pamiętać tworząc strategię zarządzania danymi w organizacji?
W dzisiejszym, niezwykle dynamicznie zmieniającym się świecie, jednym z kluczowych aktywów biznesowych stanowiących możliwość osiągnięcia wartości ekonomicznych oraz uzyskania istotnej przewagi konkurencyjnej są informacje pozyskiwane z danych za pomocą wykorzystania różnych technik analitycznych. Firmy tworząc swoje strategie biznesowe powinny oprócz definiowania celów, kluczowych projektów i inicjatyw, aktualizować również wewnętrzną strategię zarządzania informacją. W ramach niej warto zadbać nie tylko o zasady zarządzania danymi (data governance) i ich jakością (data quality), określenie ról i odpowiedzialności właścicieli danych i systemów (w tym również za uzyskanie korzyści), ale również zawrzeć zasady priorytetyzacji inicjatyw czy jednolity sposób nadzoru, walidacji i porównania skuteczności modeli analitycznych. Nie mniej ważne są kwestie bezpieczeństwa danych, zgodności z regulacjami czy odpowiedni program rozwoju talentów w celu optymalnego wykorzystania potencjału analitycznego firmy. – komentuje Marek Wilczewski, Dyrektor Biura Zarządzania Informacją w spółkach Grupy PZU”
Tworząc strategię zarządzania danymi w organizacji, istnieje kilka kluczowych kwestii, o których należy bezwzględnie pamiętać:
- Określenie celów biznesowych: Strategia zarządzania danymi powinna być związana z celami biznesowymi organizacji. Należy określić, jakie cele biznesowe będą wspierane przez zarządzanie danymi, a następnie dostosować strategię do tych celów.
- Identyfikacja danych: Ważne jest, aby dokładnie zidentyfikować wszystkie rodzaje danych, które organizacja posiada i wykorzystuje, wraz z ich źródłami. W ten sposób można lepiej zrozumieć, jakie dane są najważniejsze dla organizacji i jak należy nimi zarządzać
- Określenie procedur zarządzania danymi: Należy opracować procedury i procesy zarządzania danymi w organizacji, aby upewnić się, że dane są gromadzone, przechowywane i udostępniane w sposób spójny, efektywny i bezpieczny
- Bezpieczeństwo danych: Bezpieczeństwo danych jest kluczowe dla organizacji. Należy zapewnić, że dane są zabezpieczone przed utratą, kradzieżą i nieuprawnionym dostępem. Konieczne jest także zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych
- Analiza danych: Dane stanowią cenny zasób dla organizacji, dlatego należy zapewnić możliwość ich efektywnej analizy i wykorzystania w podejmowaniu decyzji biznesowych. Konieczne jest także określenie, jakie narzędzia i technologie będą stosowane do analizy danych.
- Zespół zarządzający danymi: Należy wyznaczyć zespół zarządzający danymi, który będzie odpowiedzialny za realizację strategii zarządzania danymi. W skład zespołu powinny wchodzić osoby o odpowiednich kwalifikacjach i doświadczeniu w zakresie zarządzania danymi.
- Monitorowanie i mierzenie wyników: Należy regularnie monitorować i mierzyć wyniki działań związanych z zarządzaniem danymi, aby upewnić się, że strategia jest skuteczna i osiąga zamierzone cele. Warto określić mierniki, które pozwolą na ocenę skuteczności działań.
mówi Artur Kurasiński, Twórca, przedsiębiorca i inwestor, CEO, Kurasinski.com
Transformacja cyfrowa – niezbędny krok w rozwoju firmy
Skoro mowa o danych, nie wolno zapominać o transformacji cyfrowej, która jest dzisiaj już must have w każdej organizacji, niezależnie od sektora w którym działa. Transformacja cyfrowa mocno zaczęła przyspieszać w związku z pandemią, jednak proces ten jest długofalowy i w żadnym razie się nie zakończył. Zarządzanie dużą ilością danych to tylko jeden z obszarów, w którym automatyzacja i cyfryzacja są potrzebne w firmie. Wdrażanie nowoczesnych rozwiązań pozwala „uwolnić” moce przerobowe pracowników, którzy wykonują na przykład powtarzalne zadania. Uwolniony w ten sposób czas można wykorzystać na czynności czy projekty, które bezpośrednio wpłyną na rozwój firmy. Trudno kwestionować korzyści, jakie daje wprowadzenie transformacji i wydaje się, że osoby na stanowiskach managerskich doskonale zdają sobie z tego sprawę. Wprowadzenie nowoczesnych rozwiązań zwiększa wydajność wielu obszarów – obsługi klienta, planowania produkcji, prognozowania sprzedaży, zarządzania łańcuchem dostaw – a to tylko część procesów, które dzięki cyfrowej transformacji mogą być ulepszone. Aby jednak z powodzeniem przeprowadzić transformację, proces ten musi być szczegółowo zaplanowany, biorąc pod uwagę specyfikę konkretnej organizacji.
Wpływ nowych technologii na gospodarkę danych
Gospodarka napędzana danymi nie może mieć miejsca bez nowoczesnych technologii, które pozwalają je gromadzić, przechowywać czy dbać o ich bezpieczeństwo. Jednymi z ważniejszych haseł, jakie w kontekście rozwoju gospodarki opartej na danych można wymienić, są m.in. cloud computing, cybersecurity, centra obliczeniowe czy algorytmy sztucznej inteligencji. Techniki machine learning pozwalają wydobywać z ogromnych ilości danych te najbardziej istotne z biznesowego punktu widzenia. Nowe technologie oparte o sztuczną inteligencję są o tyle istotne, że dane przetwarzane są w czasie rzeczywistym, co umożliwia nie tylko ich zapisywanie i przechowywanie, ale też analizę “na żywo”, co pozwala chociażby przygotować klientowi końcowemu szytą na miarę jego aktualnych potrzeb ofertę.
Machine learning pozwala również wykazywać z ogromnych zbiorów danych zależności, których człowiek, przynajmniej na pierwszy rzut oka, nie byłby w stanie dostrzec. Za sprawą big data wiele technologii przenika się między sobą, a np. z pozoru odmienne sektory nawiązują współpracę, ponieważ mają w tym wspólne cele. Powstaje coraz więcej zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji, które wykorzystując dane pozwalają rozwiązywać wiele potrzeb i problemów, takich jak np. automatyczne informowanie służb o wypadku na drodze czy identyfikacja użytkowników za pomocą systemów z zakresu biometrii behawioralnej. Transfery technologii z wykorzystaniem danych są już coraz częstsze w wielu gałęziach gospodarki, a zakresy i pomysły z roku na rok są coraz bardziej przydatne, a niekiedy nawet zaskakujące.
