Snelle afhaalmaaltijden

• Uw governance-schuld blijft onzichtbaar totdat AI deze begint uit te geven.
• Foutieve antwoorden van de AI kosten meer, omdat niemand ze controleert.
• Een raamwerk voor AI-databeheer is infrastructuur, geen opruimklus.
• Voorkom dat onjuiste gegevens zich verspreiden via formulieren, API's en synchronisatie, niet verderop in het proces.
• Beschouw uw datawoordenboek als een schema: wijzigingen vereisen goedkeuring.
• Beoordeel AI-beslissingen op basis van de gevolgen en de omkeerbaarheid ervan voordat er iets geautomatiseerd wordt.

Je database heeft de afgelopen tien jaar stilletjes alle snelkoppelingen van anderen geabsorbeerd. De eerste AI-functie die je inschakelt, is waar de rekening wordt betaald, en een raamwerk voor AI-databeheer is de manier waarop je die rekening betaalt op jouw voorwaarden in plaats van die van het model.

Jarenlang betekende governance in marketingoperaties een jaarlijkse controle op duplicaten in Eloqua of Marketo Engage, een document met naamgevingsconventies dat door drie mensen werd gelezen, en een database die steeds rommeliger werd, maar nog steeds functioneerde. Dat werkte omdat mensen onduidelijkheid verdragen. Een scoringsmodel of een tool voor het genereren van e-mails kan dat niet. Die neemt je data letterlijk, op grote schaal.

De oplossing is geen grootschalig opruimproject. Het gaat om governance die als infrastructuur wordt behandeld, gebouwd vóór de automatisering intreedt in plaats van erna. Hieronder volgen de vier onderdelen die ervoor zorgen dat het werkt: het benoemen van de schuld, het toewijzen van daadwerkelijk eigenaarschap, het afdwingen van standaarden waar data binnenkomt en het bepalen welke AI-beslissingen nog steeds een menselijke tussenkomst vereisen.

Hoe governance-schuld er binnen uw instantie uitziet

Het is het resultaat van jarenlange campagnes, integraties, overnames en ongecoördineerde administratieve beslissingen waarvoor niemand budget had gereserveerd om ze te herstellen. Het is zelden nalatigheid. Zo ziet elke volwassen implementatie eruit wanneer niemand de volledige verantwoordelijkheid draagt ​​voor het datamodel.

Waar de schuld zich schuilhoudt

Aangepaste objecten bevatten twee of drie schema's, afhankelijk van welke integratie als laatste is geschreven. De leadbron bleef twee jaar lang een vrije tekstbron voordat iemand een keuzelijst toevoegde. Dubbele contactpersonen bevinden zich in verschillende bedrijfsonderdelen, elk met een gedeeltelijke contactgeschiedenis, waarvan geen van beide de meest gezaghebbende is.

Waarom AI de kosten verhoogt van het overslaan ervan

AI heeft geen betere data nodig dan voorheen. Het heeft nodig dat uw bestaande data consistent de betekenis hebben die u eraan toekent. Zoals de samenvatting van de Eloqua Office Hours van september uitlegt, stopt een regel die slechte data tegenkomt en geeft u een melding, terwijl een model de leemte opvult met een betrouwbare schatting.

Stel je een hypothetisch segment voor met een duplicatiepercentage van 15%. Een campagnemanager gaat verder met een ander segment. Een model dat op dat segment is afgestemd, neemt de duplicatie mee in de output, en niemand achterhaalt de oorzaak totdat de resultaten weken later onjuist blijken.

Beschouw AI-inferentie als een instrument binnen het bestuursproces, nooit als een vervanging ervan. Een model dat stilletjes uw middenmarktsegment herclassificeert, is een bedrijfsprobleem, geen datafout.

Wie is de eigenaar van een raamwerk voor AI-databeheer?

Marketing Operations zou hiervoor verantwoordelijk moeten zijn, omdat MOps de plek is waar platformconfiguratie, het datamodel en de campagnelogica samenkomen. Een AI-databeheerframework is de set van eigenaren, standaarden, toegangsbeheer en beoordelingsregels die bepalen wat uw data mag betekenen voordat een AI-functie ermee aan de slag gaat. Het is een van de drie lagen van een AI-klaar MOps-systeem , naast schone data en een opnieuw getraind team.

Van ticketwachtrij naar de operationele laag verplaatsen

De meeste teams reageren nog steeds reactief: een rapport lijkt onjuist, iemand dient een ticket in, een regel wordt aangepast. Die cyclus is te traag voor AI-ondersteunde marketingautomatisering. Een generatieve mail die het verkeerde personalisatietoken ophaalt, geeft geen foutmelding. Hij wordt gewoon ietsje verkeerd verzonden, naar echte mensen.

Wat te veranderen: Integreer de regels voor AI-data in uw bestaande governance-model voor marketingactiviteiten in plaats van een parallel proces te starten. Beslissingen over veldwerk, bronnen en het gebruik van AI moeten één verantwoordelijke en één goedkeuringspad hebben.

Geef beheerders daadwerkelijke autoriteit.

Databeheer voor AI werkt alleen als beheerders veldstandaarden kunnen afdwingen voor alle integraties, en niet alleen documenteren. Dat betekent dat ze de bevoegdheid moeten hebben om een ​​nieuwe integratietoewijzing af te wijzen, een veld te blokkeren of een import terug te sturen.

Onze analyse van hoe een data steward marketing verbetert, behandelt deze rol uitgebreid. Adobe's overzicht van data governance voor Experience Platform hanteert dezelfde tweedeling: stewards labelen data en definiëren gebruiksbeleid, en marketeers werken daarbinnen.

Handhaaf standaarden waar gegevens worden ingevoerd.

De goedkoopste manier om een ​​record te beheren is op het moment dat het binnenkomt. Na vijf geautomatiseerde programma's is de herkomst van een slecht record bijna onmogelijk te achterhalen.

Valideer in formulieren, API's en synchronisatieregels.

Gegevensvalidatie bij de invoer betekent dat elke toegangspoort tot uw database aan dezelfde normen voldoet: formulierverwerking, API-integraties, lijstimport en CRM-synchronisatieregels. Dit omvat nu ook het filteren van formulierinzendingen van bots voordat ze uw scoringsmodel bereiken.

In Eloqua: Oracle's handleiding voor het verwerken van formuliergegevens laat zien hoe de stappen in de formulierverwerking bepalen wat er bij een inzending in het contactrecord wordt opgeslagen. Combineer deze stappen met realtime gegevensvalidatie in Eloqua, zodat er nooit onjuiste waarden worden opgeslagen.

In Marketo Engage beschrijft Adobe hoe je updates van een veld vanuit geselecteerde invoerbronnen kunt blokkeren, zodat een waarde zoals 'Persoonsbron' slechts één keer wordt opgeslagen en beschermd is tegen onbetrouwbare importen of synchronisaties.

Plaats het gegevenswoordenboek onder wijzigingsbeheer.

Beschouw uw datawoordenboek als een beheerd bezit, net zoals een engineeringteam een ​​schema-migratie behandelt. Wijzigingsbeheer van het datawoordenboek betekent dat niemand een veld dat door een AI-functie wordt gelezen, kan toevoegen, hernoemen of een andere bestemming kan geven zonder een geregistreerd verzoek, goedkeuring van de eigenaar en een bijgewerkte definitie.

Dit is waar een raamwerk voor AI-databeheer zijn nut bewijst, omdat veel onopgemerkte AI-fouten terug te voeren zijn op een veld waarvan de betekenis is veranderd. Onze handleiding voor het actueel houden van een datawoordenboek beschrijft de gewoonten die dit duurzaam maken.

Hoe moet je AI-beslissingen indelen voor menselijke beoordeling?

Plaats menselijke beoordeling daar waar de gevolgen het grootst zijn en de kans op terugdraaien het kleinst. Bij een goed gecontroleerde uitrol is menselijk oordeel de controlerende factor, niet de bottleneck. Dat is ook de reden waarom AI de rollen van MOps verandert in plaats van ze volledig te elimineren.

Sorteren op gevolg en omkeerbaarheid

Op basis van risicobeoordeling door mensen worden alle door AI ondersteunde beslissingen ingedeeld in een van de drie vooraf gedefinieerde categorieën.

Menselijke goedkeuring: Grote gevolgen, moeilijk terug te draaien. Een voorspellende score die bepaalt of een lead tot verkoop leidt, of dat een gegenereerd product bij een gereguleerd publiek terechtkomt.

Steekproefsgewijze controle: Matige gevolgen, gemakkelijk te corrigeren. Verrijkingsupdates of segmentatievoorstellen, wekelijks steekproefsgewijs gecontroleerd.

Ongecontroleerd: Lage risico's en omkeerbaar. Een variant van de onderwerpregel gegenereerd voor een A/B-test.

Het NIST AI Risk Management Framework biedt een leveranciersneutrale terminologie voor AI-risico's wanneer u moet afstemmen met IT of de juridische afdeling. Koppel de risiconiveaus aan de AI-functies die daadwerkelijk in uw editie en licentie zijn opgenomen.

Bekijk de niveaus opnieuw aan de hand van een schema.

Een raamwerk voor AI-databeheer dat zijn niveaus nooit bijwerkt, raakt snel verouderd. Controleer de niveaus elk kwartaal en telkens wanneer een model, functie of gegevensbron verandert, en verplaats een beslissingsklasse alleen naar een lager niveau wanneer het foutenpercentage dit rechtvaardigt.

Als AI-agenten op uw roadmap staan, beschrijft onze handleiding voor het beheren van AI-agenten die toegang hebben tot de klantgegevens van Eloqua de machtigingen en audit trails voor die laag.

Conclusie

AI heeft het beheer van marketingdata niet kapotgemaakt; het heeft je de mogelijkheid ontnomen om het steeds maar uit te stellen. De teams die succesvol zijn met AI zullen niet de eersten zijn die nieuwe functies in gebruik nemen. Zij zullen degenen zijn die hun verantwoordelijkheid hebben benoemd, een eigenaar hebben aangewezen, de toegang hebben bewaakt en hebben bepaald waar een mens betrokken blijft. Bouw nu een raamwerk voor AI-databeheer, zodat elke AI-functie die je toevoegt, voortbouwt op een fundament waarop je kunt vertrouwen. Wil je graag een second opinion over de status van jouw AI-implementatie? Neem dan contact met ons op bij 4Thought Marketing.

Over 4Thought Marketing
Wij zijn een B2B-adviesbureau voor marketingautomatisering en AI, met een passie voor het daadwerkelijk laten werken van complexe technologie. Sinds 2008 hebben we honderden organisaties in de financiële sector, technologie, productie en vastgoed geholpen om meer uit Eloqua, Marketo en hun CRM-integraties te halen. We ondersteunen onze klanten op het gebied van marketingautomatiseringsstrategie, lead lifecycle, AI, compliance, voorkeursmanagement en meer. Ontdek onze diensten or Neem gerust contact op!.

Veelgestelde Vragen / FAQ