Neobjevený datový poklad firem: Jak generativní umělá inteligence může odhalit skrytou hodnotu – Obrázek: Xpert.Digital
Nevyužité datové poklady: Proč zůstává 80 % všech firemních dat nevyužito
Digitální archivy ukrývají nezměrné bohatství, pokladnici dat gigantických rozměrů, která ve většině firem zůstávají do značné míry nedotčena. Odhaduje se, že zhruba čtyři z pěti datových bitů, které firmy hromadí, se nikdy nedostanou k analýze, přestože skrývají obrovský potenciál pro aplikace umělé inteligence. Tato nevyužitá data představují nejen lákavou příležitost, ale také v sobě skrývají skrytá rizika, protože v nich mohou dřímat citlivé informace, o jejichž existenci a významu si nikdo není vědom.
Skrytý potenciál nestrukturovaných dat
Významná část tohoto nevyužitého datového pokladu se projevuje ve formě nestrukturovaných dat – rozmanité sbírky informací, která se vzpírá konvenční kategorizaci v databázových tabulkách. Představte si nespočet zákaznických smluv dřímajících v digitálních archivech, z nichž každá je mozaikou dohod, závazků a zákaznických preferencí. Vezměte si podrobné specifikace produktů, výsledek intenzivní vývojové práce, které nabízejí cenné poznatky o designových rozhodnutích a technických složitostech. Nemluvě o příručkách pro zaměstnance, které ztělesňují kolektivní znalosti a osvědčené postupy společnosti.
Svět nestrukturovaných dat však sahá daleko za tyto příklady. Zahrnuje nekonečný proud e-mailů, které formují každodenní komunikaci, dokumenty všeho druhu, od interních zpráv až po marketingové materiály, a rostoucí záplavu obrazových, zvukových a video souborů, které zachycují okamžiky, dokumentují procesy a zprostředkovávají znalosti. Odhaduje se, že tato nestrukturovaná data tvoří až 80 procent globálního objemu dat. Často obsahují množství detailů a složitostí, které jednoduše nelze pojmout do uspořádaných struktur konvenčních databází. Zahrnuje nuance lidské interakce, složitosti technických popisů a vizuální a sluchové důkazy reality.
Vhodné pro:
- Data jsou klíčovou součástí generativní umělé inteligence – O důležitosti dat pro umělou inteligenci
Problémy s využitím
Navzdory tomuto obrovskému potenciálu čelí mnoho společností značným výzvám při odemykání plné hodnoty svých nestrukturovaných dat. Největšími překážkami jsou nedostatek specializovaných znalostí a absence odpovídajících nástrojů. Často chybí kvalifikovaní profesionálové, kteří by dokázali 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 by mohla usnadnit a urychlit proces analýzy.
Tyto výzvy se odrážejí v váhavém zavádění relevantních technologií. Významná většina společností dosud neinvestovala do nástrojů, které by jim umožnily získávat cenné poznatky z jejich nestrukturovaných dat. Ve skutečnosti si pouze asi 16 procent společností pořídilo specializované nástroje pro splnění tohoto úkolu. To naznačuje, že většina snah o využití nestrukturovaných dat je stále v raných fázích, často se jedná o pilotní projekty nebo předběžné první kroky k širší datové strategii. Mnoho společností je stále na začátku cesty k rozpoznání a uvolnění skutečného potenciálu svých nestrukturovaných dat. Složitost dat, potřeba specializovaných dovedností a počáteční investiční náklady představují významné překážky vstupu na trh.
Generativní umělá inteligence jako klíč k odemknutí hodnoty dat
Uprostřed těchto výzev se generativní umělá inteligence ukazuje jako slibný klíč k odhalení skryté hodnoty nestrukturovaných dat. Pokroky v umělé inteligenci a strojovém učení otevírají nové možnosti pro automatizované zpracování a strukturování velkých objemů nestrukturovaných informací. Představte si inteligentní formuláře, které dokáží extrahovat relevantní informace ze skenovaných dokumentů nebo ručně psaných poznámek a transformovat je do strukturovaných dat. Nebo zvažte automatickou extrakci podrobných informací o produktech z obrázků, což by mohlo výrazně snížit manuální úsilí.
Nástroje založené na umělé inteligenci mohou nejen pomoci se strukturováním dat, ale také fungovat jako pozorní pozorovatelé, kteří upozorňují uživatele na anomálie v kvalitě dat nebo podporují vlastníky dat v jejich rozmanitých úkolech jako digitální asistenti. Generativní umělá inteligence však jde ještě o krok dál. Dokáže nejen analyzovat a strukturovat data, ale také vytvářet nový obsah, shrnovat texty, rozvíjet nápady a navrhovat inovativní řešení na základě vzorců a poznatků, které získala z nestrukturovaných dat. Marketingové týmy by například mohly pomocí generativní umělé inteligence vytvářet personalizované reklamní kampaně na základě preferencí obsažených v e-mailech a zpětné vazbě od zákazníků. Vývojáři produktů by mohli pomocí umělé inteligence generovat nové designové nápady analýzou informací obsažených ve specifikacích produktů a komentářích zákazníků.
Schopnost generativní umělé inteligence rozpoznávat složité vztahy a odvozovat z nich kreativní řešení z ní činí mocný nástroj pro firmy, které se snaží maximalizovat hodnotu svých nestrukturovaných dat. Může pomoci odhalit skryté vzorce, získat nové poznatky a vyvíjet inovativní produkty a služby. Automatizace úkolů zpracování a analýzy dat umělou inteligencí navíc umožňuje firmám ušetřit čas a zdroje a soustředit se na strategické iniciativy.
Vhodné pro:
Nezbytné kroky pro úspěšné využití dat
Aby firmy mohly využít obrovský potenciál svých nevyužitých dat pro generativní umělou inteligenci a další aplikace, musí podniknout proaktivní kroky a zásadně přehodnotit své strategie správy dat.
1. Investice do moderních a efektivních systémů pro správu dat
Solidním základem pro využití dat jsou investice do moderních systémů pro správu dat. To zahrnuje nejen implementaci vysoce výkonných databází a datových skladů, ale také zavádění technologií, které efektivně umožňují sběr, ukládání, zpracování a analýzu velkých datových sad. Cloudová řešení často nabízejí flexibilní a škálovatelnou infrastrukturu, která dokáže uspokojit rostoucí poptávku. Výběr správných technologií by měl být přizpůsoben specifickým potřebám společnosti a měl by zohledňovat strukturovaná i nestrukturovaná data.
2. Zohlednění architektur, jako je Data Mesh
Vzhledem k rostoucí složitosti datových prostředí by společnosti měly zvážit přijetí architektur, jako je Data Mesh. Data Mesh je decentralizovaný přístup ke správě dat, kde obchodní jednotky 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. Decentralizací vlastnictví dat lze prolomit izolovaná oddělení a zlepšit spolupráci mezi různými týmy.
3. Podpora datové gramotnosti prostřednictvím školení
Data jsou cenná pouze tehdy, pokud zaměstnanci disponují potřebnými dovednostmi k jejich efektivnímu používání. Proto by společnosti měly nabízet komplexní školení v oblasti datové gramotnosti, aby zajistily, že jejich zaměstnanci budou schopni činit rozhodnutí založená na datech. Toto školení by se nemělo omezovat pouze na datové analytiky a IT profesionály, ale mělo by zahrnovat všechny oblasti společnosti, od vedoucích pracovníků až po provozní pracovníky. Poskytování základních znalostí o analýze, vizualizaci a interpretaci dat je klíčové pro vytvoření kultury založené na datech.
4. Implementace škálovatelné platformy pro nestrukturovaný obsah
Zpracování a analýza nestrukturovaných dat vyžaduje specializované 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 nabízet funkce pro analýzu textu, rozpoznávání obrázků, analýzu zvuku a videa a extrakci relevantních informací. Škálovatelnost platformy je klíčová pro udržení kroku s rostoucím objemem nestrukturovaných dat.
5. Stanovení jasných pokynů pro nakládání s umělou inteligencí a daty
Používání umělé inteligence a dat vyvolává důležité etické a právní otázky. Společnosti musí stanovit jasné pokyny 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, zabezpečení dat, transparentnost a spravedlnost. Pokyny by měly být závazné pro všechny zaměstnance a měly by být pravidelně revidovány a aktualizovány tak, aby odrážely technologický pokrok a vyvíjející se společenská očekávání.
Od datového chaosu ke konkurenční výhodě: Jak mohou firmy odemknout své datové poklady
Proaktivním přizpůsobováním strategií správy dat specifickým požadavkům systémů umělé inteligence mohou společnosti získat rozhodující konkurenční výhodu do budoucna. Mohou odhalit skrytou hodnotu svých dříve nevyužitých dat, vyvíjet inovativní produkty a služby, optimalizovat své obchodní procesy a činit informovanější rozhodnutí. Transformace ze společnosti, která se nachází na datovém pokladu, na společnost, která tento poklad aktivně využívá, vyžaduje strategickou vizi, investice do technologií a dovedností a firemní kulturu, která data rozpoznává a podporuje jako cenné aktivum. Éra generativní umělé inteligence nabízí jedinečnou příležitost uvolnit potenciál nestrukturovaných dat nebývalým způsobem a odemknout nové příležitosti k vytváření hodnoty. Společnosti, které se této příležitosti chopí, si budou schopny zajistit udržitelnou výhodu v konkurenčním prostředí, které je stále více založeno na datech. Cesta k objevování skrytého pokladu dat teprve začala.
Vhodné pro: