Dojrzałość strategii opartej na danych i AI
Państwa ambicje w zakresie danych i AI przełożone na wynik, luki i wycenioną mapę drogową.
10 obszarów tematycznych, undefined pytań, skala 5 poziomów. I działanie, które pozwala przejść z jednego poziomu na kolejny.
10 obszarów tematycznych modelu referencyjnego, już opracowanych od N1 do N5. Jedna firma, jedna jednostka biznesowa, albo 300 naraz.
Dojrzałość strategii opartej na danych i AI
10 obszarów tematycznych, undefined pytań, skala 5 poziomów.
Nordhavn Industries
53 / 100
Oni mierzą swoją dojrzałość z Datamensio
Przykład
Ta sytuacja mogłaby być Państwa sytuacją.
Weźmy przykład firmy: trzy oddziały, trzy arkusze kalkulacyjne, żadnej wspólnej odpowiedzi.
Nikt nie potrafi tego skonsolidować.
Nordhavn Industries, 2400 osób w Hamburgu, Lyonie i Porto. Zamawiający pyta, na jakim etapie jest grupa. Każdy oddział odpowiada we własnym arkuszu, z własnymi skalami.
Trzy tygodnie, jedna wspólna baza.
Diagnoza Model referencyjny dojrzałości Datamensio · Strategia danych i AI (skala CMMI, 5 poziomów) uruchomiona jednocześnie na trzech oddziałach, na podstawie notatek ze spotkań z osobami odpowiedzialnymi. Model referencyjny był już gotowy, podobnie jak 10 obszarów tematycznych i poziomy od N1 do N5.
Dwa wydatki uniknięte, zanim zostały poniesione.
Wynik 53 na 100, luka skoncentrowana na trzech obszarach tematycznych. Asystent IA wykrył, że dwa działania planu pokrywają się z działaniami z innego audytu. Prezentacja wyników dla komitetu powstała w jedno zdanie.
Czego dzięki temu uniknięto
- 3oddziały zmierzone na tej samej podstawie, zamiast trzech kwestionariuszy do przetworzenia
- 2zdublowane działania wykryte przed poniesieniem wydatku
- 1prezentacja wyników dla komitetu, bez ręcznego opracowania
Te liczby pochodzą z przykładu. Mogłyby być Państwa liczbami.
Norma narzuca procesy. Datamensio mówi, na jakim etapie Państwo są.
01
Model referencyjny jest już gotowy
Obszary tematyczne, pytania i poziomy od N1 do N5 opracowane. Nie zaczynają Państwo od pustego arkusza.
02
Wynik jest gotowy tego samego dnia
Online, przez link do samooceny albo podczas spotkania. Obszar po obszarze, porównywalny w czasie.
03
Luka staje się wycenionym planem
Każde przejście na kolejny poziom niesie ze sobą działanie. IA priorytetyzuje według oczekiwanego efektu, nie według kolejności z normy.
04
Postęp da się wykazać
Kampania po kampanii, względem Państwa celu i względem Państwa przeszłości. Tego właśnie oczekuje Państwa zarząd.
Skala dojrzałości
Jeden poziom, kolejny i działanie, które je łączy.
To właśnie ten mechanizm, poziom, poziom wyższy oraz działanie łączące oba, zamienia stwierdzenie stanu w trajektorię rozwoju.
W jaki sposób podejmowane są decyzje o wdrożeniu produkcyjnym i zatrzymaniu przypadku użycia danych lub AI?
- N1
Brak procesu decyzyjnego. Inicjatywy powstają i są zatrzymywane w zależności od dostępności zespołów, bez określonego punktu kontrolnego.
- N2
Decyzje podejmowane są projekt po projekcie, przez aktualnego sponsora. Kryteria nie są spisane i różnią się w zależności od przypadku.
- N3
Udokumentowane są kryteria wdrożenia produkcyjnego (właściciel biznesowy, wskaźnik wartości, dostępny fundament danych) i są stosowane podczas posiedzeń określonego gremium.
- N4
Każdy przypadek użycia jest regularnie przeglądany pod kątem zmierzonej wartości. Decyzje o kontynuacji, skalowaniu lub zatrzymaniu są odnotowywane i komunikowane.
- N5
Kryteria i progi są weryfikowane na podstawie stwierdzonych wyników i wniosków z doświadczeń, z dostępną historią rewizji i decyzji.
Działanie, aby przejść z poziomu 2 na poziom 3
Opracować siatkę kryteriów wdrożenia produkcyjnego w czterech punktach (wskazany właściciel biznesowy, określony wskaźnik wartości, dostępne i udokumentowane dane, przypisana odpowiedzialność za eksploatację), wprowadzić ją do porządku obrad istniejącego komitetu ds. danych i zastosować do wszystkich trwających przypadków użycia już na najbliższym posiedzeniu.
« Dzięki Datamensio realizujemy nasze cele ze znacznie większą skutecznością. Służby inspekcyjne EFRR oraz naszego ministerstwa nadzorującego szczególnie doceniły to podejście, które dostarcza im wiarygodnych danych. »
Dyrektorka CCI 94CCI Île-de-France
« Uważamy, że to rozwiązanie najlepiej odpowiada potrzebie skalowania naszego projektu transformacji i mierzenia jego wpływu zgodnie z naszymi wymaganiami. »
Maja SucekChief Operating Officer, Interreg Danube
Rzadko sam
Model referencyjny da się łączyć z innymi. Niech Państwo połączą kilka, by objąć całą działalność, albo pozwolą IA napisać własny.
Wykonajcie swój pierwszy pomiarna null.
O czym jest ten model referencyjny
Ten model referencyjny ocenia dojrzałość strategii danych i AI organizacji, od zamiaru aż po stwierdzoną wartość. Obejmuje powiązanie ambicji z celami biznesowymi, zarządzanie decyzjami inwestycyjnymi, wybór i priorytetyzację przypadków użycia, jakość i dostępność danych, które je zasilają, platformy i architekturę, kompetencje i kulturę organizacyjną, a także pomiar wartości. Każdy obszar tematyczny jest oceniany na progresywnej skali pięciu poziomów, zbudowanej zgodnie z logiką CMMI: od braku praktyki do praktyki zarządzanej i regularnie weryfikowanej.
W praktyce trudność nie polega na opracowaniu strategii, lecz na jej utrzymaniu. Pytania, które zadają sobie zarządy, są konkretne. Kto decyduje o przejściu przypadku użycia z laboratorium do produkcji i na jakich kryteriach? Ile eksperymentów funkcjonuje dziś bez właściciela biznesowego i bez wskaźnika wartości? Czy zbiory danych niezbędne dla modeli są udokumentowane, śledzone i dostępne, czy też odtwarzane przez każdy zespół przy każdym projekcie? Odpowiedzi często różnią się między jednostkami biznesowymi, co utrudnia sterowanie na poziomie grupy.
Warto wspomnieć o kontekście: fala generatywnej AI przesunęła środek ciężkości programów. Wiele organizacji uruchomiło asystentów i kopiloty, zanim ugruntowało fundament danych, zarządzanie dostępami i zasady użycia. Częstym efektem jest nierówna dojrzałość, wysoka w obszarze eksperymentowania, niska w zakresie uprzemysłowienia i pomiaru. Powraca też częste nieporozumienie: strategia danych i AI to nie to samo co zarządzanie danymi (data governance). Drugie stanowi fundament, pierwsza decyduje, gdzie inwestować i dlaczego.
Ten model referencyjny nie jest certyfikujący i nie przygotowuje do żadnego audytu strony trzeciej. Nie kończy się stwierdzeniem zgodności lub niezgodności. Umieszcza każdą praktykę na obserwowalnym poziomie, a następnie wskazuje działanie, które pozwala przejść na poziom wyższy. To właśnie ta logika pozwala porównać dwie jednostki biznesowe, śledzić postęp programu transformacji między kolejnymi kampaniami oraz bronić decyzji budżetowej konkretnymi argumentami, a nie przekonaniem.
Model referencyjny jest gotowy do użycia i pozostaje Państwa własnością. Mogą Państwo dostosować obszary tematyczne, pytania i sformułowania poziomów, a AI platformy opracowuje warianty, doprecyzowuje progi i może zbudować wersję sektorową na podstawie Państwa własnych dokumentów strategicznych. Po ocenie AI grupuje działania wynikające z luk w uporządkowaną mapę drogową, czytelną na poziomie komitetu.
Norma referencyjna: Model referencyjny dojrzałości Datamensio · Strategia danych i AI (skala CMMI, 5 poziomów)
Oceniane obszary tematyczne
Ambicja i spójność strategiczna
Sformułowanie ambicji w zakresie danych i AI, powiązanie z celami biznesowymi i planem strategicznym, przyjęty horyzont czasowy, zaangażowanie zarządu.
Zarządzanie i gremia decyzyjne
Gremia decyzyjne, role i mandaty (CDO, właściciele domen, sponsorzy biznesowi), proces zatwierdzania inwestycji, powiązanie z zarządzaniem systemem informatycznym.
Portfel przypadków użycia
Identyfikacja i kwalifikacja przypadków użycia, kryteria priorytetyzacji, przejście od eksperymentu do produkcji, zatrzymywanie inicjatyw bez wartości.
Fundament danych
Dostępność i jakość danych niezbędnych dla przypadków użycia, dokumentacja i katalogowanie, śledzenie pochodzenia, zarządzanie dostępami i udostępnianiem między podmiotami.
Platformy i uprzemysłowienie
Architektura danych i AI, środowiska rozwojowe i produkcyjne, automatyzacja łańcuchów przetwarzania, monitorowanie modeli w eksploatacji, kontrola kosztów.
Kompetencje i organizacja pracy
Mapowanie kompetencji, model organizacyjny (scentralizowany, sfederowany, hybrydowy), rekrutacja i utrzymanie talentów, rozwój kompetencji w biznesie, rola partnerów zewnętrznych.
Kultura i adopcja
Faktyczne wykorzystanie danych w decyzjach, podnoszenie świadomości menedżerów, zarządzanie zmianą, radzenie sobie z oporem, komunikacja wewnętrzna o wynikach.
Odpowiedzialne użycie i nadzór
Zasady użycia AI, przegląd wrażliwych zastosowań, przejrzystość wobec osób, których dotyczą decyzje, powiązanie z obowiązującymi przepisami i wewnętrznymi zobowiązaniami.
Pomiar wartości
Wskaźniki dla poszczególnych przypadków użycia, pomiar przed i po wdrożeniu, konsolidacja na poziomie portfela, prezentacja wyników komitetowi zarządzającemu.
Doskonalenie i uczenie się
Wnioski z zatrzymanych inicjatyw, okresowy przegląd strategii, porównanie w czasie i między jednostkami biznesowymi, kapitalizacja zdobytej wiedzy.
Krótsza wersja modelu referencyjnego, licząca undefined pytań, jest dostępna do samooceny online. Pełna wersja obejmuje 10 obszarów tematycznych i undefined pytań.
Najczęściej zadawane pytania
Czy ten model referencyjny prowadzi do certyfikacji?
Nie. Nie istnieje organ certyfikujący strategię danych i AI. Diagnoza mierzy dojrzałość Państwa praktyk i wyznacza trajektorię rozwoju. Jeśli potrzebują Państwo certyfikowalnego systemu zarządzania AI, warto przyjrzeć się normie ISO/IEC 42001.
Czym różni się to od audytu?
Audyt sprawdza spełnienie wymagań i kończy się stwierdzeniem luki. Tutaj każda praktyka jest umieszczana na pięciostopniowej skali i powiązana z działaniem, które pozwala przejść na wyższy poziom. Wynikiem nie jest stwierdzenie, lecz wyceniona mapa drogowa.
Ile czasu zajmuje ocena?
Wersję skróconą można wypełnić podczas jednej sesji roboczej. W trybie wspólnym, z udziałem kilku osób odpowiedzialnych za poszczególne obszary tematyczne, należy liczyć zazwyczaj od jednego do dwóch tygodni: większość czasu zajmuje zebranie informacji od zespołów data, IT i biznesowych.
Czy można dostosować obszary tematyczne i pytania?
Tak. Mogą Państwo modyfikować pytania, przeformułowywać poziomy, dodawać własne obszary tematyczne lub zacząć od pustego wzorca. AI opracowuje warianty i doprecyzowuje progi, a także może zbudować wersję na podstawie Państwa dokumentów strategicznych. Model referencyjny pozostaje Państwa własnością.
Jak porównać kilka jednostek biznesowych?
Ten sam model referencyjny jest rozsyłany do każdego podmiotu, a następnie wyniki są porównywane w poszczególnych obszarach tematycznych. Widzą Państwo, gdzie luki są rzeczywiste, a gdzie jedynie pozorne. Przekrojowa mapa drogowa konsoliduje kilka ocen w jeden plan, bez powielania wspólnych działań.
Czy potrzebny jest profil techniczny, aby odpowiadać?
Pytania dotyczą praktyk zarządczych, a nie technologii. Odpowiedzieć na nie może odpowiedzialny za dane, dyrektor ds. transformacji lub kontroler zarządczy. Pytania dotyczące platform mogą zostać przypisane osobie technicznej w trybie wspólnym.
Co dzieje się po diagnozie?
Luka między Państwa wynikiem a celem generuje plan działania. AI grupuje go w uporządkowaną mapę drogową. Każdy element może zostać zestawiony z usługą z katalogu, wraz z kosztem, terminem i oczekiwanym wpływem na wynik.
Gdzie przechowywane są dane?
We Francji, u operatora OVH, z kopią zapasową u Scaleway. Żadnego transferu poza Unię Europejską. Wykorzystywane modele AI mogą zostać wybrane, również spośród rozwiązań europejskich.