6 modi in cui l’IT può ottenere il massimo dall’AI

Tutto dipende dai dati.

La maggior parte delle organizzazioni ritiene di avere una base di dati solida. Tuttavia i team IT, responsabili di rendere fruibili i dati, spesso vedono una realtà diversa: definizioni incoerenti, lacune nell’integrazione e soluzioni manuali che rallentano tutto.

Quando i dati non sono pronti per le decisioni, l’AI non può fornire le informazioni approfondite o gli effetti che l’azienda si aspetta.

Questo ebook mostra come l’IT può rafforzare la governance dei dati per migliorarne la qualità, ridurre le rilavorazioni e ottenere più valore dall’AI, a partire dai dati su viaggi e spese.

Perché i dati sono alla base del successo dell’AI

L’AI dipende da dati puliti, coerenti e connessi, ma molte organizzazioni faticano a ottenerli. Anche quando si dispone di sistemi adeguati, i dati sottostanti sono spesso disallineati, poco affidabili o non pronti all’uso.

Per i team IT, ciò comporta un maggiore intervento manuale, una maggiore complessità e meno tempo da dedicare alle priorità strategiche.

I dati non sono pronti come sembra

Le lacune in termini di qualità, definizioni e integrazione richiedono frequenti interventi correttivi prima che i dati possano essere considerati affidabili.

Le correzioni manuali rallentano tutto

Più i team si avvicinano alla fase di attuazione, maggiore è la necessità di un intervento correttivo diretto, il che ritarda l’acquisizione di informazioni approfondite e il raggiungimento dei risultati.

Senza dati solidi, l’AI perde efficacia

Quando i dati non sono affidabili, l’AI non è in grado di fornire risultati significativi o tempestivi.

Perché i costi di viaggi e spese sono il punto di partenza giusto

I dati relativi a viaggi e spese sono molto voluminosi, in continua evoluzione e si diffondono tra i sistemi, il che li rende un punto di partenza concreto per migliorare la governance dei dati.

Affrontare queste sfide in questa sede può ridurre rapidamente la complessità e migliorare i processi sia nel settore finanziario che in quello informatico.

I volumi elevati generano problemi a catena

Piccole incongruenze nei dati T&E si trasformano rapidamente in inefficienze maggiori.

La scarsa qualità dei dati influisce sui risultati

Quando i dati devono essere corretti manualmente, i flussi di lavoro rallentano e i risultati aziendali ne risentono.

Le lacune nella governance causano la necessità di rielaborazioni

In assenza di responsabilità e standard ben definiti, i problemi persistono e richiedono continue correzioni.

6 modi in cui l’IT può migliorare la governance dei dati

Per migliorare la qualità dei dati non è necessario un ripristino completo, ma occorre un approccio più rigoroso alle modalità con cui i dati vengono creati, gestiti e utilizzati all’interno dell’organizzazione.

Questo ebook illustra sei modi pratici in cui i team IT possono rafforzare la governance e ridurre le complessità.

1. Assegnare una chiara proprietà dei dati

Stabilire la responsabilità per garantire coerenza, precisione e allineamento tra i sistemi.

2. Standardizzare il significato di “dati di qualità”

Creare definizioni e modelli condivisi per ridurre il lavoro di rielaborazione e rafforzare la fiducia.

3. Ridurre le correzioni a valle

Passare dalla correzione dei dati a posteriori al loro miglioramento alla fonte.

4. Trattare l’integrazione come una priorità dei dati

Concentrarsi su coerenza e struttura, non solo sulla connettività dei sistemi.

5. Integrare la governance nei flussi di lavoro

Integrare i controlli e le policy nelle operazioni quotidiane.

6. Allineare l’IT e l’azienda

Garantire definizioni, priorità e proprietà condivise tra i team.

Fai il passo successivo verso dati più solidi e un’AI più intelligente

Sei pronto a migliorare la qualità dei dati e a trarre maggior valore dall’AI?

Scarica l’ebook per scoprire come i team IT possono rafforzare la governance, ridurre il lavoro manuale e gettare le basi per prendere decisioni migliori, senza aggiungere complessità inutili.