Đưa quản trị lên hàng đầu trong chương trình nghị sự về AI

Trong lịch sử, khi những ý tưởng mới được tạo ra, sự phấn khích xung quanh tiềm năng sẽ thúc đẩy ý tưởng đó tiến lên phía trước. Trong một số trường hợp, sự hưng phấn trở nên mãnh liệt đến mức lãnh đạo không chỉ bật đèn xanh cho ý tưởng mà còn đẩy nó ra khỏi cửa nhanh hơn vì lo ngại rằng đối thủ cạnh tranh có thể đang nghĩ về điều tương tự. Những gì bạn có là một cuộc đua để đạt được lợi thế của người đi đầu. Chắc chắn, sự thành công của các công ty như Amazon, Apple, Airbnb, Netflix và Tesla là minh chứng cho sức mạnh của lợi thế người đi đầu.

Nhưng khi các công nghệ và quy trình ngày càng phức tạp và hậu quả tiêu cực của việc thiếu sót trở nên rõ ràng, các quy định đã được đưa vào để đảm bảo các nhà đổi mới suy nghĩ thấu đáo và đề cập đến càng nhiều cơ sở càng tốt.

Tại sao quản trị dữ liệu lại quan trọng

Theo Gartner, khi các quy định phát triển trong ngành công nghệ thông tin, quản trị dữ liệu trở nên thiết yếu để quản lý và tuân thủ dữ liệu thích hợp. Quản trị dữ liệu cải thiện bảo mật dữ liệu và giảm vi phạm dữ liệu.

Quản trị quan trọng như thế nào, đặc biệt là khi các tổ chức tăng tốc đổi mới lấy trí tuệ nhân tạo làm trung tâm? Gartner cảnh báo rằng đến năm 2027, 60% tổ chức sẽ không nhận ra giá trị dự đoán của các trường hợp sử dụng AI của họ do khuôn khổ quản trị đạo đức không gắn kết.

Thừa nhận tầm quan trọng của quản trị dữ liệu trong việc điều hướng môi trường kinh doanh đang thay đổi nhanh chóng. David Changiám đốc điều hành cho AdNovum Singapore cho biết quản trị dữ liệu là điều cần thiết để giải quyết các thách thức quản lý dữ liệu phức tạp trong môi trường kinh doanh đang thay đổi nhanh chóng và cảnh báo rằng việc điều chỉnh IT phù hợp với kết quả kinh doanh sẽ trở thành một trong những thách thức chính trong hành trình quản trị của họ.

Ông tiếp tục: “Do đó, cần có một khuôn khổ quản trị dữ liệu rõ ràng để giải quyết các mối lo ngại như mở rộng dữ liệu và đảm bảo tính toàn vẹn từ đầu đến cuối”. “Việc quản trị như vậy đảm bảo các phương pháp tiếp cận được tiêu chuẩn hóa, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình, biến các trường hợp sử dụng dữ liệu thành giá trị kinh doanh hữu hình.

“Với sự bùng nổ gần đây của AI tổng hợp, chương trình quản trị dữ liệu có cấu trúc là rất quan trọng để xử lý lượng dữ liệu dồi dào được tạo ra, góp phần vào phân tích và học máy.”

David Chan

Andy Ngphó chủ tịch và giám đốc điều hành khu vực Châu Á Nam Thái Bình Dương tại Công nghệ Veritasnhận xét rằng việc áp dụng quản trị AI sẽ nâng cao hơn nữa tầm quan trọng của dữ liệu, đặc biệt là trong đào tạo AI.

“Ví dụ: các nhà phát triển phải tính đến cách chọn dữ liệu và liệu dữ liệu đó có tuân theo các nguyên tắc tương tự về bảo mật, quyền riêng tư và quản trị, tương tự như các mục đích kinh doanh khác hay không. Không làm như vậy sẽ khiến các tổ chức gặp rủi ro dữ liệu tiềm ẩn”, cảnh báo.

Tại sao các tổ chức đấu tranh với quản trị dữ liệu

Khi được hỏi tại sao các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc triển khai, thực hiện và duy trì các quy trình quản trị dữ liệu, Ng đổ lỗi thẳng thắn cho sự phức tạp và khó thực hiện của nó.

Ông bắt đầu: “Thứ nhất, việc phân định vai trò quản trị có thể tốn thời gian và cần có nhiều tài liệu để theo dõi trách nhiệm. “Các nhà lãnh đạo cũng cần xác định những nguồn lực họ yêu cầu, tìm hiểu cách các công cụ mới có thể nâng cao quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng và cách bảo mật dữ liệu của họ.

Ông tiếp tục: “Cuối cùng, nhân viên cần được đào tạo đầy đủ về cách họ nên tuân thủ các khuôn khổ quản trị mới”.

Chan cho rằng khó khăn trong việc triển khai và duy trì quản trị dữ liệu là do sự không phù hợp giữa kết quả kinh doanh và IT. Ông trích dẫn một cuộc khảo sát của Gartner chỉ ra rằng việc thiếu một cách tiếp cận tiêu chuẩn hóa để quản trị dữ liệu khiến vấn đề càng trở nên phức tạp hơn.

“55% những người ra quyết định cho biết họ gặp khó khăn trong việc chuyển các trường hợp sử dụng dữ liệu thành giá trị kinh doanh hữu hình. Các vấn đề về tính minh bạch và trách nhiệm giải trình, chẳng hạn như quy trình thu thập dữ liệu không rõ ràng và quyền sở hữu, cũng làm phức tạp thêm việc quản trị hiệu quả,” ông thừa nhận.

Chan gợi ý rằng để khắc phục điều này, việc giải quyết quyền sở hữu dữ liệu, xác định vai trò và phác thảo các quy trình thu thập, quản lý và đánh giá chất lượng là rất quan trọng để khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu trong hoạt động kinh doanh.

Ông chủ quản trị dữ liệu

Khi được hỏi ai sẽ chịu trách nhiệm quản trị dữ liệu trong tổ chức, Ng nói rằng quản trị dữ liệu hiệu quả cuối cùng là trách nhiệm của nhóm – và bao gồm các giám đốc điều hành doanh nghiệp, chuyên gia quản lý dữ liệu, nhân viên IT và người dùng cuối quen thuộc với các miền dữ liệu có liên quan trên các hệ thống.

“Giám đốc dữ liệu đặt ra chiến lược và giám sát khuôn khổ, trong khi nhóm quản trị dữ liệu quản lý các tập dữ liệu cụ thể, đảm bảo chất lượng và tuân thủ chính sách. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp chịu trách nhiệm thực thi các chính sách, trong khi tất cả nhân viên đóng vai trò quan trọng bằng cách áp dụng các phương pháp hay nhất dựa trên các nguyên tắc đã được thiết lập.”

Andy Ng

Đồng tình với quan điểm này, Chan cho biết quản trị dữ liệu hiệu quả đòi hỏi sự hợp tác giữa các bên liên quan khác nhau trong một tổ chức. Các nhà lãnh đạo C-Suite cung cấp tầm nhìn chiến lược và phân bổ nguồn lực cho một khuôn khổ mạnh mẽ, nhấn mạnh văn hóa dựa trên dữ liệu. Nhóm Quản trị dữ liệu hoặc IT phát triển và thực hiện các chính sách, đảm bảo tính nhất quán và chất lượng. Nhân viên tuân thủ các chính sách quản trị, cung cấp phản hồi và đảm bảo việc sử dụng dữ liệu có đạo đức.

Ông giải thích thêm: “Mỗi bên liên quan đóng một vai trò quan trọng ở các giai đoạn khác nhau, đòi hỏi nỗ lực tập thể để triển khai, thực hiện thành công và duy trì lâu dài các hoạt động quản trị dữ liệu trong tổ chức”.

Đạt được thực hành quản trị dữ liệu bền vững

Forrester nói doanh nghiệp phải liên tục thích nghi đến các điều kiện kinh tế vĩ mô mang tính chu kỳ sau đại dịch, các công nghệ mới nổi như AI thế hệ mới và các xu hướng tiêu dùng mới như thương mại xã hội. Để các nhà lãnh đạo có thể tạo ra làn sóng tăng trưởng kinh doanh tiếp theo, họ sẽ cần sự liên kết vượt trội và không ngừng để đạt được hiệu suất IT cao – theo đuổi việc liên tục cải thiện kết quả kinh doanh thông qua công nghệ.

Veritas’ Ng cho biết việc quản lý dữ liệu lâu dài phụ thuộc vào sự thay đổi văn hóa chứ không chỉ việc thực thi chính sách. Ông khẳng định: “Việc thúc đẩy tư duy dựa trên dữ liệu ở tất cả các cấp độ, trong đó các cá nhân hiểu tầm quan trọng của việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm và tự chịu trách nhiệm, là điều quan trọng để xây dựng một khuôn khổ bền vững”.

Ông kết luận rằng sự thay đổi văn hóa này trao quyền cho nhân viên trở thành người tham gia tích cực chứ không phải người chơi thụ động trong các nỗ lực quản trị dữ liệu.

Chan của Adnovum tin rằng để một doanh nghiệp đạt được khả năng quản trị dữ liệu lâu dài, điều quan trọng là phải thiết lập khung quản trị dữ liệu minh bạch và có trách nhiệm, phù hợp với nhu cầu và mục tiêu kinh doanh cụ thể của tổ chức về việc sử dụng dữ liệu của họ.

Ông lý luận rằng bằng cách bối cảnh hóa các thách thức dữ liệu trong các mục tiêu và kết quả kinh doanh rộng hơn, các tổ chức có thể xác định mức độ liên quan của dữ liệu trong các hoạt động hàng ngày.

“Ngoài ra, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, triển khai các số liệu chất lượng dữ liệu và tuân thủ các quy định là những thành phần thiết yếu, không chỉ bảo vệ dữ liệu mà còn cho phép tổ chức khai thác toàn bộ tiềm năng hiểu biết sâu sắc và giá trị kinh doanh trong các trường hợp sử dụng đa dạng, bao gồm cả Chan.