Mick Lévy je riaditeľom obchodných inovácií v Business & Decision. Už 20 rokov radí firmám vo viacerých sektoroch ohľadom stratégie zhodnocovania dát. Autor knihy „Get your data out of the chladnička“, ktorú vydalo vydavateľstvo Dunod vlani vo februári, je veľkým svedkom ročníka Inbound Marketing France 2021, ktorého sme partnermi. Hovorili sme s ním pred rozhovorom, ktorý sa uskutoční naživo v utorok 22. júna o 9:30. Ak ju chcete sledovať, zaregistrujte sa na udalosť!
Vaša kniha je manifestom intenzívneho a zodpovedného využívania údajov a umelej inteligencie. Čo tým myslíte ?
Všetky spoločnosti majú dáta nečinné v informačných chladničkách spoločnosti, vo svojich databázach. Príliš málo ľudí ich stále považuje za aktívum. A to platí pre všetky spoločnosti, všetkých veľkostí a vo všetkých sektoroch! Všetky majú údaje, ktoré sú jedinečné, no napriek tomu málo alebo nie sú využívané. Prvá časť manifestu je teda založená na podnete využívať na to umelú inteligenciu. Druhý predpokladá, že údaje dávajú veľké právomoci, a preto znamenajú veľkú zodpovednosť. Patria sem samozrejme témy týkajúce sa ochrany údajov, o ktorých počúvame už niekoľko desaťročí, no s umelou inteligenciou nadobúdajú úplne nový význam, čo do diskusie pridáva pojem etiky.
Súvisia tieto dve témy?
Nemôžeme intenzívne využívať údaje, ak presne nevieme, čo máme. Toto je úplne prvá téma: ako kvantifikovať a zmapovať dátové aktíva mojej spoločnosti? Vo všeobecnosti vieme, ako kvantifikovať veľa vecí, ktoré neprinášajú hodnotu, no mať víziu tohto aktíva a toho, akú hodnotu môže mať z hľadiska použitia, je často zložité. Ak chcete mať kontrolované, etické, ale aj intenzívne používanie, a tým vytvárať hodnotu, je prvoradé zaujímať sa o toto dedičstvo a lepšie ho poznať.
Ako vytvoriť podmienky pre toto intenzívne a zodpovedné využívanie?
Musíme sa samozrejme začať zaujímať o údaje, ktoré máme alebo ktoré môžu byť v našom dosahu (ako sú napríklad otvorené údaje, údaje od partnerov alebo spoločností, s ktorými spolupracujeme). Pre interné údaje existujú nástroje, ktoré v prípade potreby dokážu sčítanie zautomatizovať. Je potrebné sa zaujímať aj o procesy spoločnosti, o spôsob, akým sa údaje zbierajú, kde sú uložené. Toto je tiež regulačná povinnosť pre určité typy údajov, ako sú osobné údaje s GDPR. Potom sa musíte zamyslieť nad tým, čo môžete s týmito údajmi urobiť a ako ich použiť. Preto je dôležité zamerať sa na prípady použitia. V prípade marketingu ide napríklad o zlepšenie zákazníckych znalostí, najmä vďaka prediktívnym schopnostiam AI. O aké produkty by mohol mať záujem? Kedy je pravdepodobné, že opustí spoločnosť a ukončí zmluvy? To sa bude týkať aj zákazníckej skúsenosti a jej personalizácie, motorov odporúčaní, s kľúčom k zlepšeniu ROI a procesov marketingového oddelenia. Nehovoriac o sociálnom počúvaní, ktoré spočíva v počúvaní trendov ale aj zákazníkov na sociálnych sieťach. Ide o pomerne štandardné prípady použitia v oblasti marketingu, ktoré sľubujú veľmi dobrú návratnosť investícií.
O aké typy spoločností a o aké typy profesionálov ide?
Nikto sa bez nej nezaobíde, a to už z hľadiska regulácie. GDPR ukladá firmám povinnosť lepšie kontrolovať najmä osobné údaje zákazníkov a zamestnancov. Potom budú mať všetky spoločnosti rôzne problémy s údajmi. Priemyselný podnik sa bude potenciálne zaujímať o dáta svojich výrobných prostriedkov, o dáta svojich strojov a senzory umožnia vrátiť veľa informácií do práce napríklad na diagramoch prediktívnej údržby alebo personalizácii produktov. . Servisná alebo maloobchodná spoločnosť sa bude oveľa viac zaujímať o údaje o svojich zákazníkoch, o predaji atď. Povaha údajov a to, čo s nimi budeme môcť robiť, sa budú meniť v závislosti od typu podnikania.
Rozdiel sa bude robiť aj podľa veľkosti spoločnosti, a to formou prístupu build or buy. Veľká spoločnosť bude mať tendenciu budovať svoje vlastné infraštruktúry, dátové kanály, databázy, operačné zdroje a algoritmy AI, zatiaľ čo malá štruktúra bude môcť nakupovať hotové riešenia, prípadne už integrované napríklad do CRM, ktoré vylepšiť údaje automaticky.
Existuje riziko závislosti od funkcií nástrojov, ktoré používame, a ich limitov?
To bude závisieť od rozhodnutí spoločnosti a jej investičných kapacít. Oceňovanie aktíva, ako sú údaje, ako každého iného aktíva, má svoje náklady a vyžaduje si výber priorít rozpočtu. Spoločnosti, ktoré sa rozhodli pre režim „kúpy“, budú ťažiť z nových funkcií sprístupnených ich softvérovým vydavateľom alebo integrovaných priamo do ich podnikového softvérového balíka. To vám však neumožňuje získať konkurenčnú výhodu, pretože je ponúkaná všetkým používateľom tohto nástroja. Spoločnosti, ktoré chcú využívať údaje intenzívnejšie a ktoré chcú uprednostniť využívanie tohto aktíva, budú mať skutočne záujem na vývoji vlastného spracovateľského reťazca a vlastných algoritmov, pretože to bude predstavovať rozlišovací prvok na získanie konkurenčnej výhody. na trhu.
Aké zručnosti a odbory budú firmy v tejto oblasti potrebovať?
O kompetencii dátového vedca sa toho popísalo už veľa, ale nemôže robiť všetko sám. Je potrebné zhromaždiť súbor zručností: dátový vedec na strane algoritmu, dátový inžinier na zhromažďovanie údajov, krížové referencie na údaje a nastavenie dátového kanála a databáz, a potom tiež mimoriadne dôležité zručnosti na strane podnikania, ako je napr. ako dátový analytik, ktorý má rozsiahle znalosti o biznise, pravidlách riadenia a dátach, aby ich vedel správne používať. Je dôležité založiť organizáciu zameranú na vedúceho údajov, prípadne so všetkými funkciami, ktoré umožnia využívať údaje spoločnosti. Je tiež potrebné zaviesť nástroje a procesy, ktoré umožnia rozvoj správy údajov. Stručne povedané, využívanie údajov je skutočnou transformačnou cestou, ktorá zahŕňa celú spoločnosť, nielen po technologickej, ale aj organizačnej a procesnej stránke.
Čo sa týka etického aspektu, ako zabezpečiť, aby regulačné povinnosti (vrátane GDPR) neboli prekážkou, ale príležitosťou?
Osobne som veľkým zástancom GDPR. Som presvedčený, že v skutočnosti to umožnilo spoločnostiam pokročiť vo využívaní ich dát, pretože cez noc boli nútené veľmi silne sa zaujímať o dáta zákazníkov. Dodržiavanie pravidiel im tiež pomohlo realizovať tento potenciál. Okrem toho existuje zvýšená miera zapojenia zákazníkov, ktorí dali svoj súhlas.
Potom je tu otázka postoja DPO. Nesmie sa stavať do pozície bariéry, brzdy, ale skôr ako projektového partnera, ktorý hovorí vedúcim projektu: „Povedzte mi, čo chcete s údajmi urobiť, a spoločne nájdeme právne, právne a technické prostriedky, ako to dosiahnuť. pri rešpektovaní predpisov. Okrem toho Európska komisia oznámila nový návrh nariadenia o etike AI. Tento predmet etiky bude preto aj naďalej ústredný, je dôležité, aby sa ním firmy zaoberali už teraz.
Kniha Micka Levyho „Získajte údaje z chladničky“ je dostupná z edícií Dunod. Nájdite správy o Mickovi Levym na Twitter a LinkedIn, ako aj jeho publikácie na blogu Business & Decision.
