2024: ה-GenAI מתווספת לאתגרי מנהלי הנתונים הראשיים

נושא הדאטה הפך בשנים האחרונות לאחד הנושאים החשובים ביותר לכל הארגונים. האמירה משנת 2007 "דאטה היא הנפט החדש", קיבלה תוקף נוסף עם הופעת טכנולוגיות כמו נתוני עתק, כריית נתונים, ויישומי בינה מלאכותית (AI), ולאחרונה בינה מלאכותית יוצרת (GenAI). איסוף נתונים, טרנספורמציה שלהם ושימוש בנתונים הפך לנושא משמעותי בסביבה העסקית והדינמית של ימינו. ארגונים רבים מבינים את החשיבות של מיצוי הפוטנציאל של הנתונים, ונמצאים במסע להפיכת הארגון לארגון מונע נתונים (Data-driven) ו-AI.

מנהל הנתונים הראשי צריך לעודד ולקדם ניסוים ופיילוטים עם הטכנולוגיה החדשה. עליו למצוא את הנושאים (Use cases) הנכונים בעלי פוטנציאל ערך עסקי משמעותי, ולקדם את יישומם

בשנת 2007 פרסם פרופ' טום דבנפורט, אחד החוקרים המובילים בעולם בתחומי הנתונים, האנליטיקה וה-AI, את ספרו רב המכר Competing on Analytics – The New Science of Winning, והצביע על הקשר המשמעותי בין אנליטיקה ונתונים ליצירת יתרון תחרותי (מהדורה מעודכנת פורסמה ב-2017). בהמשך הוא פרסם מאמרים וספרים רבים בנושאים אלה. בשנים האחרונות הוא התמקד בנושא הבינה המלאכותית, ובתחילת 2023, יחד עם ניטין מיטל מחברת דלויט, פרסמו את הספר All-in on AI – How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence. ספר זה מציג כיצד ארגונים מתקדמים משתמשים ב-AI לביצוע טרנספורמציה במוצרים, באסטרטגיה, בתהליכים העסקיים, בניהול קשרי הלקוח ובתרבות הארגונית שלהם.

לאחרונה פרסם פרופ' דבנפורט, יחד עם שני יועצים בכירים, את גרסת 2024 של מחקר רב שנתי בנושאי דאטה ומנהלי נתונים ראשיים, CDO Agenda 2024 – Navigating Data and Generative AI Frontiers. המחקר מבוסס על שיחות עם 334 מנהלים בעלי תואר CDO (ר"ת Chief Data Officer) או תואר דומה. מטרת המחקר הייתה להבין את האתגרים של מנהלי הנתונים הראשיים, במיוחד עם הופעת טכנולוגיית GenAI.

מטרת מאמר זה היא להציג את המסקנות העיקריות מהמחקר בפני מנהלי נתונים ראשיים בארץ וקוראים נוספים.

מסקנות המחקר העיקריות

יצירת ערך ברור נותרה האתגר העיקרי של מנהלי הנתונים – במחקרים בשנים קודמות, מנהלי הנתונים הראשיים הצביעו על המאמץ הבלתי פוסק שלהם להביא לידיעת מנהלי הארגון את הערך המיוצר באמצעות הנתונים. במחקר העדכני, 44% ממנהלי הנתונים הראשיים, הדגישו כי מבחינתם, מטרתם היא להביא ערך ולסייע בהצלחה העסקית וכי הישגים בתחומים טכניים ואחרים, פחות מעניין אותם. בנוסף, חלקם גם הצביעו על יעדים נוספים, כגון הדרכה ושיפור אוריינות הנתונים של המשתמשים וכן פיתוח מוצרים מבוססי נתונים.

רוב מנהלי הנתונים נלהבים מהפוטנציאל של בינה מלאכותית יוצרת – הבינה המלאכותית היוצרת מהווה נושא שעלה כמעט בכל השיחות עם משתתפי המחקר, כאשר 80% מהם ציינו שהם צופים שטכנולוגיה זו תבצע טרנספורמציה משמעותית בסביבה העסקית. הם ציינו שבנוסף הם מקדמים נושאים הקשורים לנתונים ולא ממוקדים בלעדית בנושאי GenAI.

המחסומים העיקריים של ה-GenAI – איכות הנתונים ואיתור נושאים עסקיים רלוונטיים – כמחצית ממשתתפי המחקר ציינו שיישומי GenAI הנפוצים ביותר בארגונם הם בתחומי התמיכה בלקוחות והצ'טבוטים. יישומי GenAI נפוצים נוספים עוסקים בשיפור פרודוקטיביות העובדים ובתהליכי פיתוח תוכנה. איכות הנתונים מהווה מחסום עיקרי.

אסטרטגיית נתונים הכרחית להצלחת GenAI – רוב המשתתפים במחקר (93%) ציינו שאסטרטגיית נתונים היא הכרחית כדי להפיק ערך מ-GenAI. בנוסף הם ציינו את האינטגרציה של נתונים וניקוי וטיוב הנתונים, כמרכיבים חשובים ליישום GenAI. חלק מהמשתתפים (57%) ציינו שהם טרם ביצעו את השינויים באסטרטגיית הנתונים כדי לתמוך ב-GenAI.

תרבות ארגונית מהווה אתגר לשימוש אפקטיבי של הנתונים – הגישה של מנהלי הנתונים היא הובלה איטית ומתמשכת של שינוי התרבות הארגונית, כך שהעובדים יעשו שימוש נרחב יותר בנתונים. מחציתם ציינו שהם מובילים את שינוי התרבות הארגונית תוך השקעה באוריינות הנתונים של העובדים ושימוש בתוכניות לניהול שינוי.

הארגונים מיישמים אסטרטגיות חדשות של משילות נתונים – משתתפי המחקר ציינו שהם משקיעים משאבי זמן משמעותיים במשילות נתונים. הם שואפים ליישם פלטפורמת נתונים אחידה ומקפידים לפתח שיטות שיקלו על העובדים לעבוד עם הנתונים.

עבודת צוות היא בסיס לטרנספורמציה לארגון מונע נתונים – מנהלי הנתונים המצליחים ממוקדים בסיוע למשתמשים לעמוד ביעדים העסקיים שלהם. המשמעות היא פחות מיקוד ביעדים של מנהלי הנתונים, ומיקוד בהצלחת העובדים תוך בניית קואליציות שמטרתן להביא להצלחת המשתמשים.

התפקיד שלו משתנה עם הזמן. מנהל נתונים ראשי (CDO – ר"ת Chief Data Officer). צילום: שאטרסטוק

האבולוציה של תפקיד מנהל הנתונים הראשי 

בשנים האחרונות, תפקיד מנהל הנתונים הראשי (CDO), המשולב בחלק מהארגונים גם עם אנליטיקה ו-AI, עובר שינויים רבים. ככל שארגונים מתקדמים במסע הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהם, והופכים לארגונים מונעי נתונים, תפקיד ה-CDO הופך לחשוב ומרכזי יותר. כניסת טכנולוגיית ה-GenAI לארגון, נושא שבדרך כלל מובל על ידי מנהל הנתונים הראשי, מהווה תשתית הכרחית להצלחת יישום ה-GenAI. מנהל הנתונים הראשי צריך לעודד ולקדם ניסוים ופיילוטים עם הטכנולוגיה החדשה. עליו למצוא את הנושאים (Use cases) הנכונים בעלי פוטנציאל ערך עסקי משמעותי, ולקדם את יישומם. 

המחקר ממליץ על עשרה צעדים שיבטיחו את הצלחת יישום ה-GenAI ואת הצלחת מנהל הנתונים הראשי: 

1. חיפוש מתמיד אחר נושאים בעלי פוטנציאל ערך משמעותי לארגון.
2. ככל הניתן, הוספת אנליטיקה ו-AI למכלול הנושאים המטופלים על ידי ה-CDO.
3. השקעה בבניית קואליציות עם מנהלים ומשתמשים, במטרה להביא להצלחתם ולהשגת יעדיהם.
4. עידוד ניסויים ופיילוטים של טכנולוגיות ה-GenAI, בנושאים בעלי פוטנציאל ערך לארגון.
5. חשוב להתייחס לטכנולוגיית GenAI כאל תוספת למכלול הטכנולוגיות המשרתות את הארגון, ולא לנטוש יוזמות בתחומי אנליטיקה, נתונים ו-AI.
6. נדרשת השקעה בהכנת ושיפור הנתונים, מובנים ולא מובנים, בכדי להבטיח את הצלחת ה-Gen-AI.
7. יש לעשות מאמץ ליישום פלטפורמת נתונים, למידת מכונה ואנליטיקה אחודה. על פלטפורמה זו לתמוך בתהליך קבלת ההחלטות בארגון. ריבוי פלטפורמות שונות ליישום נושאים שונים, הוא דבר לא רצוי ואף מסוכן.
8. אימוץ גישת משילות לקידום ותמיכה בנושא הנתונים מומלץ, לא גישת משילות קשוחה.
9. שיפור תהליכי הנתונים צריך להתבצע כתהליך הדרגתי, נושא אחר נושא, ולא בתפישת ביג-בנג.
10. לשאוף לפיתוח תרבות מונעת נתונים (Data-driven Culture), כתהליך שיפורים הדרגתי ולא בצורה כוחנית. 

הכותב הוא יועץ בכיר לטרנספורמציה דיגיטלית ודירקטור BDO Digital