Zveřejněno dne: 6. ledna 2025 / Aktualizace z: 6. ledna 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Neobjevená pokladnice dat společností: Jak může generativní umělá inteligence odhalit skryté hodnoty - Obrázek: Xpert.Digital
Nevyužité datové poklady: Proč 80 % všech firemních dat zůstává nevyužito
V archivech digitálních informací je nezměrné bohatství, datový poklad obřích rozměrů, který zůstává ve většině společností nedotčen. Odhaduje se, že přibližně čtyři z pěti bitů dat, které společnosti hromadí, nikdy nespatří světlo světa v analytickém světě, přestože mají obrovský potenciál pro aplikace umělé inteligence. Tato nevyužitá data představují nejen lákavou příležitost, ale skrývají v sobě i latentní rizika, protože v jejich hlubinách mohou ležet citlivé informace, o jejichž existenci a výbušnosti si nikdo neuvědomuje.
Skrytý potenciál nestrukturovaných dat
Významná část tohoto nevyužitého datového bohatství se projevuje ve formě nestrukturovaných dat – různorodé kolekce informací, která se vymyká tradiční kategorizaci v databázových tabulkách. Představte si nespočet zákaznických smluv, které dřímají v digitálních archivech, z nichž každá je mozaikou dohod, závazků a zákaznických preferencí. Přemýšlejte o podrobných specifikacích produktu, které jsou výsledkem intenzivní vývojové práce, a poskytují cenný pohled na rozhodnutí o designu a technické složitosti. Nesmíme zapomenout ani na příručky pro zaměstnance, které ztělesňují konsolidované znalosti a osvědčené postupy společnosti.
Ale svět nestrukturovaných dat sahá daleko za tyto příklady. Zahrnuje neustálý proud e-mailů, které charakterizují každodenní komunikaci, dokumenty všeho druhu od interních zpráv po marketingové materiály a rostoucí záplavu obrázků, zvukových a video souborů, které zachycují okamžiky, dokumentují procesy a předávají znalosti. Předpokládá se, že tato nestrukturovaná data představují až 80 procent globálního objemu dat. Často obsahují množství detailů a složitosti, které jednoduše nenacházejí místo v uspořádaných strukturách konvenčních databází. Obsahují nuance lidské interakce, jemnosti technických popisů a vizuální a akustické důkazy reality.
Vhodné pro:
Výzvy použitelnosti
Navzdory tomuto obrovskému potenciálu se mnoho společností potýká se značnými obtížemi při odblokování plné hodnoty jejich nestrukturovaných dat. Největšími překážkami je nedostatek specializovaného know-how a nedostatek adekvátních nástrojů. Často chybí profesionálové, kteří jsou schopni aplikovat složité algoritmy a techniky strojového učení k extrakci vzorců a poznatků z této záplavy dat. Zároveň chybí uživatelsky přívětivá a výkonná softwarová řešení, která mohou proces analýzy usnadnit a urychlit.
Tyto výzvy se odrážejí v váhavém přijímání odpovídajících technologií. Naprostá většina společností dosud významně neinvestovala do nástrojů, které by jim umožnily získat cenné informace z jejich nestrukturovaných dat. Ve skutečnosti jen asi 16 procent společností zakoupilo konkrétní nástroje k provedení tohoto úkolu. To naznačuje, že většina snah o využití nestrukturovaných dat je stále ve velmi rané fázi, často jde pouze o pilotní projekty nebo první předběžné kroky směrem ke komplexnější datové strategii. Mnoho společností je stále na začátku cesty k realizaci a odemknutí skutečného potenciálu svých nestrukturovaných dat. Složitost údajů, potřeba specializovaných dovedností a počáteční investiční náklady představují významné překážky vstupu.
Generativní AI jako klíč k odemknutí datové hodnoty
Uprostřed těchto výzev se generativní AI ukazuje jako slibný klíč k odhalení skryté hodnoty nestrukturovaných dat. Pokroky v umělé inteligenci a strojovém učení otevírají nové možnosti pro automatické zpracování a strukturování velkého množství nestrukturovaných informací. Představte si inteligentní formuláře, které dokážou extrahovat relevantní informace z naskenovaných dokumentů nebo ručně psaných poznámek a transformovat je do strukturovaných dat. Nebo zvažte automatické extrahování podrobných informací o produktu z obrázků, což by mohlo výrazně snížit manuální úsilí.
Nástroje podporované umělou inteligencí mohou nejen pomoci se strukturováním, ale také fungovat jako pozorní pozorovatelé, kteří upozorňují na anomálie v kvalitě dat nebo fungují jako digitální asistenti, kteří podporují osoby odpovědné za data při jejich různých úkolech. Generativní AI jde však ještě o krok dále. Nejen, že dokáže analyzovat a strukturovat data, ale může také vytvářet nový obsah, sumarizovat texty, rozvíjet nápady a navrhovat inovativní řešení na základě vzorů a poznatků, které objevila z nestrukturovaných dat. Marketingové týmy by například mohly používat generativní umělou inteligenci k vytváření personalizovaných reklamních kampaní na základě preferencí obsažených v e-mailech a zpětné vazbě zákazníků. Vývojáři produktů by mohli pomocí umělé inteligence generovat nové nápady na design analýzou informací obsažených ve specifikacích produktu a komentářích zákazníků.
Schopnost generativní umělé inteligence rozpoznat složité vztahy a odvozovat z nich kreativní řešení z ní dělá výkonný nástroj pro společnosti, které chtějí maximalizovat hodnotu svých nestrukturovaných dat. Může pomoci odhalit skryté vzorce, získat nové poznatky a vyvinout inovativní produkty a služby. Automatizace úloh zpracování dat a analýzy prostřednictvím AI také umožňuje společnostem ušetřit čas a zdroje a zaměřit se na strategické iniciativy.
Vhodné pro:
Nezbytné kroky pro úspěšné využití dat
Aby společnosti uvolnily obrovský potenciál svých nevyužitých dat pro generativní AI a další aplikace, musí podniknout proaktivní kroky a zásadně přehodnotit své strategie správy dat.
1. Investice do moderních a výkonných systémů pro správu dat
Investice do moderních systémů pro správu dat tvoří pevný základ pro využívání dat. To zahrnuje nejen implementaci výkonných databází a datových skladů, ale také zavádění technologií, které umožňují efektivní sběr, ukládání, zpracování a analýzu velkého množství dat. Cloudová řešení často nabízejí flexibilní a škálovatelnou infrastrukturu, která splňuje rostoucí požadavky. Výběr správných technologií by měl být přizpůsoben konkrétním potřebám společnosti a zohledňovat jak strukturovaná, tak nestrukturovaná data.
2. Zvažte architektury, jako je datová síť
Vzhledem k tomu, že datové prostředí je stále složitější, měly by společnosti zvážit přijetí architektur, jako je Data Mesh. Data Mesh je decentralizovaný přístup ke správě dat, ve kterém oddělení přebírají odpovědnost za své vlastní datové produkty. To umožňuje větší agilitu a flexibilitu při využívání dat a podporuje kulturu založenou na datech v celé organizaci. Decentralizace odpovědnosti za data může rozbít sila a zlepšit spolupráci mezi různými týmy.
3. Propagujte datovou gramotnost prostřednictvím školení
Data jsou cenná pouze tehdy, mají-li zaměstnanci potřebné dovednosti k efektivnímu využívání. Společnosti by proto měly nabízet komplexní školení v oblasti datové gramotnosti, aby zajistily, že jejich zaměstnanci budou schopni činit rozhodnutí na základě dat. Tato školení by neměla být zaměřena pouze na datové analytiky a IT odborníky, ale měla by pokrývat všechny oblasti společnosti, od manažerů až po zaměstnance v provozním byznysu. Výuka základních znalostí o analýze, vizualizaci a interpretaci dat je zásadní pro vytvoření kultury založené na datech.
4. Implementujte škálovatelnou platformu nestrukturovaného obsahu
Zpracování a analýza nestrukturovaných dat vyžaduje speciální nástroje a technologie. Společnosti by měly investovat do škálovatelné platformy, která jim umožní integrovat, zpracovávat a analyzovat nestrukturovaný obsah z různých zdrojů. Tato platforma by měla poskytovat možnosti pro analýzu textu, rozpoznávání obrazu, analýzu zvuku a videa a extrakci relevantních informací. Škálovatelnost platformy je zásadní pro udržení kroku s rostoucím objemem nestrukturovaných dat.
5. Stanovte jasné pokyny pro zacházení s umělou inteligencí a daty
Používání umělé inteligence a využívání dat vyvolává důležité etické a právní otázky. Společnosti musí stanovit jasné zásady pro nakládání s umělou inteligencí a daty, aby zajistily, že tyto technologie budou používány zodpovědně a v souladu s platnými zákony a předpisy. To zahrnuje aspekty, jako je ochrana údajů, bezpečnost údajů, transparentnost a spravedlnost. Směrnice by měly být závazné pro všechny zaměstnance a měly by být pravidelně revidovány a upravovány tak, aby odrážely pokrok v technologii a měnící se společenská očekávání.
Od datového chaosu ke konkurenční výhodě: Jak mohou společnosti odemknout své datové poklady
Proaktivním přizpůsobením svých strategií správy dat specifickým požadavkům systémů AI mohou společnosti získat rozhodující konkurenční výhodu do budoucna. Mohou odemknout skrytou hodnotu svých dříve nepoužívaných dat, vyvíjet inovativní produkty a služby, optimalizovat své obchodní procesy a činit informovanější rozhodnutí. Transformace ze společnosti sedící na pokladu dat na společnost, která tento poklad aktivně využívá, vyžaduje strategickou vizi, investice do technologií a dovedností a firemní kulturu, která uznává a podporuje data jako cenné aktivum. Éra generativní umělé inteligence nabízí jedinečnou příležitost uvolnit potenciál nestrukturovaných dat nepředstavitelnými způsoby a otevřít nový potenciál tvorby hodnot. Společnosti, které se chopí této příležitosti, si budou moci zajistit udržitelnou výhodu v konkurenčním prostředí, které je stále více založeno na datech. Cesta za odhalením skrytého pokladu dat právě začala.
Vhodné pro: