Gepubliseer op: 6 Januarie 2025 / Opdatering vanaf: 6 Januarie 2025 - Skrywer: Konrad Wolfenstein
Maatskappye se onontdekte skatkis van data: Hoe generatiewe KI verborge waardes kan ontbloot - Beeld: Xpert.Digital
Onontginde dataskatte: Waarom 80% van alle maatskappydata ongebruik bly
Daar is onmeetbare rykdom in die argiewe van digitale inligting, 'n dataskat van reusagtige proporsies wat in die meeste maatskappye grootliks onaangeraak bly. Daar word beraam dat ongeveer vier uit vyf stukkies data wat maatskappye opgaar, nooit die lig in die analitiese wêreld sien nie, al het hulle geweldige potensiaal vir kunsmatige intelligensie-toepassings. Hierdie ongebruikte data verteenwoordig nie net 'n aanloklike geleentheid nie, maar hou ook latente risiko's in, want sensitiewe inligting kan in die diepte daarvan lê, waarvan niemand bewus is van bestaan en plofbaarheid nie.
Die verborge potensiaal van ongestruktureerde data
’n Beduidende deel van hierdie onontginde datarykdom manifesteer hom in die vorm van ongestruktureerde data – ’n diverse versameling inligting wat tradisionele kategorisering in databasistabelle uitdaag. Stel jou voor die ontelbare kliëntekontrakte wat in digitale argiewe sluimer, elkeen 'n mosaïek van ooreenkomste, verpligtinge en klantevoorkeure. Dink aan die gedetailleerde produkspesifikasies wat die resultaat is van intensiewe ontwikkelingswerk en bied waardevolle insig in ontwerpbesluite en tegniese verwikkelinge. Om nie die werknemerhandboeke te vergeet nie, wat 'n maatskappy se gekonsolideerde kennis en beste praktyke beliggaam.
Maar die wêreld van ongestruktureerde data strek veel verder as hierdie voorbeelde. Dit sluit die onophoudelike stroom e-posse in wat daaglikse kommunikasie kenmerk, dokumente van alle soorte van interne verslae tot bemarkingsmateriaal, en die groeiende vloed van beelde, oudio- en videolêers wat oomblikke vasvang, dokumentprosesseer en kennis oordra. Daar word geglo dat hierdie ongestruktureerde data tot 80 persent van die globale datavolume verteenwoordig. Hulle bevat dikwels 'n magdom detail en kompleksiteit wat eenvoudig nie plek kry in die ordelike strukture van konvensionele databasisse nie. Hulle bevat die nuanses van menslike interaksie, die subtiliteite van tegniese beskrywings en die visuele en akoestiese bewyse van die werklikheid.
Geskik vir:
Die uitdagings van bruikbaarheid
Ten spyte van hierdie geweldige potensiaal, ondervind baie maatskappye aansienlike probleme om die volle waarde van hul ongestruktureerde data te ontsluit. Die grootste struikelblokke is 'n gebrek aan gespesialiseerde kundigheid en die gebrek aan voldoende gereedskap. Daar is dikwels 'n gebrek aan professionele persone wat die komplekse algoritmes en tegnieke van masjienleer kan toepas om patrone en insigte uit hierdie vloed van data te onttrek. Terselfdertyd is daar 'n gebrek aan gebruikersvriendelike en kragtige sagteware-oplossings wat die ontledingsproses kan vergemaklik en versnel.
Hierdie uitdagings word weerspieël in die huiwerige aanvaarding van ooreenstemmende tegnologieë. 'n Beduidende meerderheid maatskappye het nog nie beduidende beleggings gemaak in gereedskap wat hulle in staat sal stel om waardevolle inligting uit hul ongestruktureerde data te onttrek nie. Trouens, net sowat 16 persent van maatskappye het spesifieke gereedskap gekoop om hierdie taak te verrig. Dit dui daarop dat die meeste pogings om ongestruktureerde data te benut nog in 'n baie vroeë stadium is, dikwels nie meer as loodsprojekte of die eerste voorlopige stappe in die rigting van 'n meer omvattende datastrategie nie. Baie maatskappye is nog aan die begin van die reis om die ware potensiaal van hul ongestruktureerde data te verwesenlik en te ontsluit. Die kompleksiteit van die data, die behoefte aan gespesialiseerde vaardighede en die aanvanklike beleggingskoste verteenwoordig beduidende hindernisse vir toetrede.
Generatiewe AI as die sleutel tot die ontsluiting van datawaarde
Te midde van hierdie uitdagings kom generatiewe KI na vore as 'n belowende sleutel om die verborge waarde van ongestruktureerde data te ontsluit. Vooruitgang in kunsmatige intelligensie en masjienleer maak nuwe moontlikhede oop om groot hoeveelhede ongestruktureerde inligting outomaties te verwerk en te struktureer. Stel jou voor intelligente vorms wat relevante inligting uit geskandeerde dokumente of handgeskrewe notas kan onttrek en dit in gestruktureerde data kan omskep. Of oorweeg dit om outomaties gedetailleerde produkinligting uit beelde te onttrek, wat handmatige inspanning aansienlik kan verminder.
KI-gesteunde gereedskap kan nie net help met strukturering nie, maar ook optree as aandagtige waarnemers wat anomalieë in datakwaliteit uitwys of as digitale assistente optree om diegene wat verantwoordelik is vir data in hul verskillende take te ondersteun. Generatiewe KI gaan egter 'n stap verder. Sy kan nie net data ontleed en struktureer nie, maar sy kan ook nuwe inhoud skep, tekste opsom, idees ontwikkel en innoverende oplossings voorstel gebaseer op die patrone en insigte wat sy uit die ongestruktureerde data ontdek het. Bemarkingspanne kan byvoorbeeld generatiewe KI gebruik om gepersonaliseerde advertensieveldtogte te skep gebaseer op voorkeure vervat in e-posse en klantterugvoer. Produkontwikkelaars kan KI gebruik om nuwe ontwerpidees te genereer deur inligting wat in produkspesifikasies en klantkommentaar vervat is, te ontleed.
Die vermoë van generatiewe KI om komplekse verhoudings te herken en kreatiewe oplossings daaruit te verkry, maak dit 'n kragtige hulpmiddel vir maatskappye wat die waarde van hul ongestruktureerde data wil maksimeer. Dit kan help om verborge patrone te ontbloot, nuwe insigte te verkry en innoverende produkte en dienste te ontwikkel. Die outomatisering van dataverwerking en -ontledingstake deur KI stel maatskappye ook in staat om tyd en hulpbronne te bespaar en op strategiese inisiatiewe te fokus.
Geskik vir:
Nodige stappe vir suksesvolle datagebruik
Om die enorme potensiaal van hul onontginde data vir generatiewe KI en ander toepassings te ontsluit, moet maatskappye proaktiewe stappe neem en hul databestuurstrategieë fundamenteel heroorweeg.
1. Belegging in moderne en kragtige databestuurstelsels
Belegging in moderne databestuurstelsels vorm 'n stewige basis vir die gebruik van data. Dit sluit nie net die implementering van kragtige databasisse en datapakhuise in nie, maar ook die bekendstelling van tegnologieë wat die insameling, berging, verwerking en ontleding van groot hoeveelhede data doeltreffend moontlik maak. Wolk-gebaseerde oplossings bied dikwels 'n buigsame en skaalbare infrastruktuur wat aan groeiende vereistes voldoen. Die keuse van die regte tegnologieë moet aangepas word vir die spesifieke behoeftes van die maatskappy en neem beide gestruktureerde en ongestruktureerde data in ag.
2. Oorweeg argitekture soos data mesh
Aangesien datalandskappe al hoe meer kompleks word, moet maatskappye dit oorweeg om argitekture soos Data Mesh aan te neem. Data Mesh is 'n gedesentraliseerde benadering tot databestuur waarin departemente verantwoordelikheid neem vir hul eie dataprodukte. Dit maak groter behendigheid en buigsaamheid in datagebruik moontlik en bevorder 'n data-gedrewe kultuur regoor die organisasie. Desentralisering van dataverantwoordelikheid kan silo's afbreek en samewerking tussen verskillende spanne verbeter.
3. Bevorder datageletterdheid deur opleiding
Data is slegs waardevol as werknemers die nodige vaardighede het om dit effektief te gebruik. Maatskappye moet dus omvattende datageletterdheidsopleiding aanbied om te verseker dat hul werknemers in staat is om datagedrewe besluite te neem. Hierdie opleidingskursusse moet nie net op data-ontleders en IT-kundiges gemik wees nie, maar moet alle areas van die maatskappy dek, van bestuurders tot werknemers in operasionele besigheid. Die onderrig van basiese kennis oor data-analise, visualisering en interpretasie is van kardinale belang om 'n data-gedrewe kultuur te vestig.
4. Implementeer 'n skaalbare ongestruktureerde inhoudsplatform
Die verwerking en ontleding van ongestruktureerde data vereis spesiale gereedskap en tegnologie. Maatskappye moet belê in 'n skaalbare platform wat hulle in staat stel om ongestruktureerde inhoud uit verskeie bronne te integreer, verwerk en ontleed. Hierdie platform moet vermoëns bied vir teksanalise, beeldherkenning, oudio- en video-analise, en relevante inligting-onttrekking. Platformskaalbaarheid is van kritieke belang om tred te hou met die groeiende volume ongestruktureerde data.
5. Vestig duidelike riglyne vir die hantering van KI en data
Die gebruik van KI en die gebruik van data laat belangrike etiese en regsvrae ontstaan. Maatskappye moet duidelike beleide vir die hantering van KI en data daarstel om te verseker dat hierdie tegnologieë verantwoordelik en in ooreenstemming met toepaslike wette en regulasies gebruik word. Dit sluit aspekte soos databeskerming, datasekuriteit, deursigtigheid en regverdigheid in. Die riglyne moet bindend wees vir alle werknemers en moet gereeld hersien en aangepas word om vooruitgang in tegnologie en veranderende sosiale verwagtinge te weerspieël.
Van datachaos tot mededingende voordeel: Hoe maatskappye hul dataskatte kan ontsluit
Deur hul databestuurstrategieë proaktief aan te pas by die spesifieke vereistes van KI-stelsels, kan maatskappye 'n beslissende mededingende voordeel vir die toekoms kry. Hulle kan die verborge waarde van hul voorheen ongebruikte data ontsluit, innoverende produkte en dienste ontwikkel, hul besigheidsprosesse optimaliseer en meer ingeligte besluite neem. Om te transformeer van 'n maatskappy wat op 'n skatkis van data sit na een wat hierdie skat aktief gebruik, vereis 'n strategiese visie, beleggings in tegnologie en vaardighede, en 'n korporatiewe kultuur wat data as 'n waardevolle bate erken en bevorder. Die era van generatiewe KI bied 'n unieke geleentheid om die potensiaal van ongestruktureerde data op ondenkbare maniere te ontketen en om nuwe waardeskeppingspotensiaal oop te maak. Maatskappye wat hierdie geleentheid aangryp sal 'n volhoubare voordeel in 'n toenemend data-gedrewe mededingende omgewing kan verseker. Die reis om die verborge skat van data te ontdek, het pas begin.
Geskik vir: