In einer technisch gesteuerten Branche ist eine solide Strategie für den Erfolg von wesentlicher Bedeutung. Organisationen, die in einen klaren, intestine strukturierten Datenansatz investieren, sind besser ausgerüstet, um vertrauliche Informationen zu schützen und das volle Potenzial ihrer Modelle für maschinelles Lernen (maschinelles Lernen) freizuschalten.
Eine nachdenkliche Strategie stellt sicher, dass Daten zugänglich und mit den Geschäftszielen übereinstimmen, was zu zuverlässigeren Erkenntnissen und schnelleren, intelligenteren Aktionen führt. Es baut außerdem ein stärkeres Sicherheitsrahmen auf, indem es von Grund auf die Einhaltung, Zugangskontrollen und Governance behandelt wird. Am wichtigsten ist, dass es konsistente und qualitativ hochwertige Informationen bietet, um leistungsstarke ML-Modelle auszubilden, die Innovationen über die Abteilungen hinweg vorantreiben können.
1. Unterschätzung der Datenregierung und Sicherheit
Übersehen von Einhaltung, Zugangskontrolle und Dateneigentum setzt Unternehmen schwerwiegende Risiken aus, die über technische Probleme hinausgehen. Im Jahr 2024 kosten die durchschnittlichen Verstoßkosten für US -Unternehmenerreichte 9,36 Millionen US -Greenback – Hervorhebung, wie teuer die schlechte Planung sein kann.
Wenn die Sicherheit nicht priorisiert wird, werden Unternehmen anfällig für Angriffe, Insider -Bedrohungen und Strafen für die Nichteinhaltung der Vorschriften. Eine schwache Strategie lässt häufig Lücken in der Artwork und Weise, wie wise Informationen gespeichert und geschützt werden. Aus diesem Grund ist es entscheidend, Sicherheits- und Governance -Rahmenbedingungen in die Strategie einer Organisation aufzubauen. Sie gewährleisten Rechenschaftspflicht, Transparenz und Widerstandsfähigkeit, wenn Ökosysteme wachsen.
2. Sammeln Sie Daten ohne Plan
Nicht alle Daten sind wertvoll. Wenn Sie alles ohne klaren Plan sammeln, können Sie mehr Probleme als Lösungen verursachen. Wenn Unternehmen versuchen, jeden möglichen Datenpunkt zu sammeln, erhalten sie überfüllte Systeme, höhere Speicher- und Sicherheitskosten und ein Meer irrelevanter Informationen, die schwer zu navigieren sind. Tatsächlich,80% der Zeit eines Datenprofis Wird verbracht, Informationen zu finden und vorzubereiten, anstatt sie zu analysieren oder Erkenntnisse zu generieren.
Dies verlangsamt die Analyse -Workflows und schwächt maschinelle Lernmodelle durch Einführung von Rauschen und unnötigen Merkmalen. Eine starke Strategie sollte sich auf Qualität über Quantität konzentrieren und relevante, intestine strukturierte Daten priorisieren, die die Ziele der Organisation direkt unterstützen. Indem sie sich eingrenzen, was wirklich wichtig ist, können Groups schneller, intelligenter und sicherer arbeiten.
3.. Definieren Sie ein klares Datenbesitz nicht
Wenn Datenrollen und Verantwortlichkeiten nicht klar definiert sind, verwirrt sich die Verwirrung darüber, wer schnell entsteht. Diese mangelnde Rechenschaftspflicht kann zu inkonsistenter Qualität und Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung führen. Ohne eine klare Kette von Eigentümer können die Groups Bemühungen duplizieren oder kritische Fehler übersehen, die sich von der Berichterstattungsgenauigkeit bis hin zu den Ergebnissen des maschinellen Lernens auswirken.
Deshalb ist es wichtig, in einer Strategie frühzeitig klare Rollen zu schaffen. Das Zuweisen dedizierter Stewards hilft sicherzustellen, dass jeder weiß, wer für die Verwaltung, Validierung und Aufrechterhaltung der Integrität der wichtigsten Datenvermögen verantwortlich ist. Durch ein klares Eigentum können Groups effektiver zusammenarbeiten und die Prozesse reibungslos verlaufen.
4. Ignorieren Geschäftsziele
Es ist ein kostspieliger Fehltritt, der Zeit, Geld und Dynamik verlängern kann. Wenn Groups in Projekte ohne definierten Zweck eintauchen, investieren sie häufig stark in Bemühungen, die die Nadel nicht bewegen. Unternehmen konzentrieren sich in der Regel darauf, kurzfristige Kundeneinnahmen zu drücken, anstatt Erkenntnisse zu nutzen, um bessere, lang anhaltende Beziehungen aufzubauen. Dies ist insbesondere auf dem Verbrauchergütermarkt weit verbreitet, wo Unternehmensind 1,7 -mal wahrscheinlicher Um das zu tun.
Eine starke Strategie sollte sich immer wieder an messbare Ergebnisse zurückbinden – die Kundenbindung steigern, das Risiko verringern oder die betriebliche Effizienz verbessern. Wenn Sie mit dem Ende beginnen, können Sie sicherstellen, dass jeder Datensatz und Modell eine aussagekräftige Geschäftsfrage beantwortet und einen echten Wert liefert.
5. Datenqualitätsprüfungen überspringen
Modelle und Analysen für maschinelles Lernen sind nur so intestine wie die Daten, die sie versorgen, und die Qualität zu einer nicht verhandelbaren Priorität macht. Rund80% der Informationsorganisationen sammeln ist unstrukturiert, daher sind die mit unordentlichen Eingaben gebundenen Risiken höher als je zuvor. Inkonsistente Formate, doppelte Einträge oder fehlende Werte können die Modellgenauigkeit leicht schwächen und zu Entscheidungen führen, die auf fehlerhaften Erkenntnissen beruhen.
Selbst die fortschrittlichsten Algorithmen haben Schwierigkeiten, Wert zu bieten, wenn sie auf unzuverlässigen Daten geschult sind. Deshalb ist es wichtig, regelmäßige Validierungs- und Reinigungsprozesse als Teil einer starken Strategie zu implementieren. Saubere, genaue und zeitnahe Informationen stellt sicher, dass Modelle ihre besten Leistungen erbringen und die Analysen die Actuality -Führungskräfte widerspiegeln müssen.
6. Die richtigen Stakeholder auslassen
Wenn eine Strategie isoliert entwickelt wird, verfehlt sie häufig die Marke, indem sie die praktischen Bedürfnisse und Erkenntnisse derjenigen übersehen, die sich täglich darauf verlassen. Der reale Erfolg hängt von Enter aus der gesamten Organisation ab-Datenwissenschaftler, Ingenieure, Compliance-Groups und Geschäftsführer bringen einzigartige Perspektiven mit, die einen effektiveren, realistischen Ansatz formen.
Wenn Sie diese Zusammenarbeit ignorieren 68% der Sicherheitsleiter Angenommen, Talentknappheit setzt ihre Unternehmen einem höheren Risiko aus. Durch die Einbeziehung von technischen und nichttechnischen Stakeholdern in die Planung können Unternehmen eine umfassende, skalierbare Strategie aufbauen, die mit breiteren Zielen übereinstimmt.
Bauen Sie von Anfang an schlauer auf
Organisationen sollten sich Zeit nehmen, um ihre aktuelle Strategie zu prüfen und alle Qualitäts-, Sicherheit oder Ausrichtung auf Geschäftsziele zu ermitteln. Das frühzeitige Beheben dieser blinden Flecken schafft eine stärkere Grundlage für zukünftiges Wachstum und zuverlässigere Ergebnisse.
Der Beitrag 6 Häufige Fehler, die Sie bei der Entwicklung einer Datenstrategie vermeiden sollten erschien zuerst auf DataFloq.