Avaldatud: 6. jaanuaril 2025 / Uuendus: 6. jaanuar 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Ettevõtte avastamata andmete varandus: kuidas generatiivne AI võib varjatud väärtused paljastada- pilt: xpert.digital
Pööramata andmeaarad: miks 80 % kogu ettevõtte andmetest kasutamata jääb
Digitaalse teabe arhiivides on mõõtmatu rikkus uinuv, hiiglaslike mõõtmete andmete varandus, mida enamikus ettevõtetes ei mõjuta suuresti. Arvatakse, et umbes neli viiest ettevõtet, mis ettevõtteid kogusid, ei näe kunagi analüütilise maailma valgust, ehkki tehisintellekti rakenduste jaoks on tohutu potentsiaal. Need kasutamata andmed ei tähenda mitte ainult ahvatlevat võimalust, vaid sisaldavad ka varjatud riske, sest nende sügavuses võiks tundlik teave puhata, mille olemasolu ja plahvatuslikkus pole kellestki teadlik.
Struktureerimata andmete varjatud potentsiaal
Märkimisväärne osa sellest kasutamata andmete aardest avaldub struktureerimata andmete vormis - mitmekesine teabekogum, mis on vastu tavapärasele kategoriseerimisele andmebaasi tabelites. Kujutage ette lugematuid kliendilepinguid, mis uinuvad digitaalsarhiivides, igaüks neist on kokkulepete, kohustuste ja klientide eelistuste mosaiik. Mõelge üksikasjalikele toote spetsifikatsioonidele, mis on intensiivse arendustöö tulemus ja pakuvad väärtuslikku teavet disainiotsuste ja tehniliste peensuste kohta. Ärge unustage töötajate käsiraamatuid, kes kehastavad ettevõtte komplekteeritud teadmisi ja parimaid tavasid.
Kuid struktureerimata andmete maailm ulatub nendest näidetest kaugelt kaugemale. See sisaldab lakkamatut e -kirjade voolu, mis kujundavad igapäevast suhtlust, igasuguseid dokumente, alates sisearuannetest kuni turundusmaterjalideni, samuti kasvava pildi-, heli- ja videofailide tulva, mis peavad kinni hetki, dokumenteerimisprotsesse ja edastavad teadmisi. Arvatakse, et need struktureerimata andmed moodustavad kuni 80 protsenti kogu globaalsest andmekogusest. Sageli peidavad nad detailsuse ja keerukuse rikkalikkust, mis tavapäraste andmebaaside korrapärastes struktuurides lihtsalt ei leia. Need sisaldavad inimsuhete nüansse, tehniliste kirjelduste peensusi ning reaalsuse visuaalseid ja akustilisi tõendeid.
Sobib selleks:
Kasutatavate väljakutsed
Vaatamata sellele tohutule potentsiaalile on paljudel ettevõtetel oma struktureerimata andmete täieliku väärtuse avamisel märkimisväärsed raskused. Suurimad takistused on spetsialiseeritud oskusteabe puudumine ja piisavate tööriistade puudumine. Sageli puuduvad spetsialistid, kes saavad kasutada masinõppe keerukaid algoritme ja tehnikaid, et sellest andmepunktist mustreid ja teadmisi eraldada. Samal ajal puuduvad kasutaja -sõbralikud ja võimsad tarkvaralahendused, mis võivad analüüsiprotsessi hõlbustada ja kiirendada.
Need väljakutsed kajastuvad vastavate tehnoloogiate kõhklevas aktsepteerimises. Märkimisväärne enamus ettevõtteid ei ole veel teinud olulisi investeeringuid tööriistadesse, mis võimaldaksid neil oma struktureerimata andmetest väärtuslikku teavet saada. Tegelikult on selle ülesandega toimetulemiseks omandanud seni spetsiaalsed tööriistad ainult umbes 16 protsenti ettevõtetest. See näitab, et enamik jõupingutusi struktureerimata andmete kasutamiseks on endiselt väga varajases staadiumis, sageli mitte rohkem kui pilootprojektid või esimesed esialgsed sammud põhjalikuma andmestrateegia poole. Paljud ettevõtted on alles tee alguses oma struktureerimata andmete tõelise potentsiaali äratundmiseks ja arendamiseks. Andmete keerukus, spetsiaalsete oskuste vajadus ja esialgsed investeerimiskulud on olulised sisenemistõkked.
Generatiivne AI kui andmeväärtuste arendamise võti
Nende väljakutsete keskel osutub generatiivne AI paljutõotavaks võtmeks struktureerimata andmete varjatud väärtuse tühjendamiseks. Edusammud tehisintellekti ja mehaanilise õppimise valdkonnas avavad uusi võimalusi suures koguses struktureerimata teavet automaatseks töötlemiseks ja struktureerimiseks. Kujutage ette intelligentseid vorme, mis eraldavad skannitud dokumentidest või käsitsi kirjutatud märkmetest asjakohase teabe ja teisendavad need struktureeritud andmeteks. Või mõelge üksikasjaliku tooteteabe automaatsele kaevandamisele piltidelt, mis võiksid märkimisväärselt vähendada käsitsi jõupingutusi.
AI-toetatud tööriistad ei saa mitte ainult aidata struktureerimisel, vaid toimida ka tähelepaneliku vaatlejana, kes näitab andmete kvaliteedi anomaaliaid või digitaalsete assistentidena toetavad andmehaldureid nende mitmekesistes ülesannetes. Generatiivne AI läheb sammu edasi. See ei suuda mitte ainult analüüsida ja struktureerida andmeid, vaid luua ka uut sisu, teha kokkuvõtteid, välja töötada ideid ja pakkuda välja uuenduslikke lahendusi, mis põhinevad mustritel ja teadmistel, mille ta omandas struktureerimata andmetest. Näiteks võiksid turundusmeeskonnad kasutada generatiivset AI -d isikupärastatud reklaamikampaaniate loomiseks, lähtudes e -kirjades sisalduvate eelistuste ja klientide tagasiside põhjal. Tootearendajad võiksid kasutada AI -d uute kujundusideede genereerimiseks, analüüsides toote spetsifikatsioonides ja klientide kommentaarides sisalduvat teavet.
Generatiivse AI võime ära tunda keerukad suhted ja tuletada loomingulisi lahendusi, teeb neist võimsa tööriista ettevõtetele, kes soovivad oma struktureerimata andmete väärtust maksimeerida. See aitab varjatud mustreid paljastada, uusi teadmisi omandada ning uuenduslike toodete ja teenuste arendamiseks. Andmetöötluse ja analüüsiülesannete automatiseerimine AI poolt võimaldab ettevõtetel säästa ka aega ja ressursse ning keskenduda strateegilistele algatustele.
Sobib selleks:
Vajalikud sammud edukaks andmete kasutamiseks
Oma kasutamata andmete tohutu potentsiaali avamiseks generatiivse AI ja muude rakenduste jaoks peavad ettevõtted põhimõtteliselt ennetavaid samme ümber mõtlema ja põhimõtteliselt oma andmehaldusstrateegiaid ümber mõtlema.
1. Investeering kaasaegsetesse ja võimsatesse andmehaldussüsteemidesse
Andmete kasutamise kindel alus on investeering tänapäevastesse andmehaldussüsteemidesse. See ei hõlma mitte ainult võimsate andmebaaside ja andmeladude rakendamist, vaid ka tehnoloogiate kasutuselevõttu, mis võimaldavad tõhusalt suurte andmematerjalide salvestamist, ladustamist, töötlemist ja analüüsi. Pilvepõhised lahendused pakuvad sageli paindlikku ja skaleeritavat infrastruktuuri, mis vastab kasvavatele nõuetele. Õigete tehnoloogiate valimine tuleks kohandada ettevõtte konkreetsetele vajadustele ja arvestada nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmeid.
2. arhitektuuride nagu andmesilma ravia
Andmemaastike suurenevat keerukust silmas pidades peaksid ettevõtted kaaluma selliste arhitektuuride, näiteks andmesilma kasutuselevõttu. Andmevõrk on andmehalduse detsentraliseeritud lähenemisviis, kus osakonnad võtavad vastutuse teie enda andmetoodete eest. See võimaldab andmete kasutamisel suuremat paindlikkust ja paindlikkust ning edendab andmete loodud kultuuri kogu ettevõttes. Andmevastutuse detsentraliseerimisega saab silod laguneda ja erinevate meeskondade vahelist koostööd parandada.
3. Andmete pädevuse edendamine koolituse kaudu
Andmed on väärtuslikud ainult siis, kui töötajatel on vajalikud oskused nende tõhusaks kasutamiseks. Seetõttu peaksid ettevõtted pakkuma põhjalikke andmepädevuse koolituskursusi, et tagada nende töötajate saamine andmepõhiseid otsuseid. Need koolituskursused ei peaks olema suunatud ainult andmeanalüütikutele ja IT -ekspertidele, vaid peaksid hõlmama ka kõiki ettevõtte valdkondi, alates juhtidest kuni operatiivsettevõtte töötajateni. Andmete analüüsi, visualiseerimise ja tõlgendamise põhiteadmiste edastamine on andmete loomise kultuuri loomiseks ülioluline.
4. Struktureerimata sisu skaleeritava platvormi rakendamine
Struktureerimata andmete töötlemine ja analüüs nõuab spetsiaalseid tööriistu ja tehnoloogiaid. Ettevõtted peaksid investeerima skaleeritavasse platvormi, mis võimaldab integreerida, töötleda ja analüüsida struktureerimata sisu erinevatest allikatest. See platvorm peaks pakkuma funktsioone teksti analüüsimiseks, piltide tuvastamiseks, heli- ja videoanalüüsiks, samuti asjakohase teabe eraldamiseks. Platvormi mastaapsus on ülioluline, et olla võimalik sammu pidada struktureerimata andmete kasvava mahuga.
5. AI ja andmete käsitlemiseks selgete juhiste loomine
AI kasutamine ja andmete kasutamine tekitavad olulisi eetilisi ja juriidilisi küsimusi. Ettevõtted peavad kehtestama selged juhised AI ja andmete käsitlemiseks, et tagada nende tehnoloogiate kasutamine vastutustundlikult ning vastavalt kehtivatele seadustele ja määrustele. See hõlmab selliseid aspekte nagu andmekaitse, andmeturve, läbipaistvus ja õiglus. Suunised peaksid olema kõigile töötajatele siduvad ning neid kontrollitakse ja kohandatakse regulaarselt, et võtta arvesse tehnoloogia ja muutuvate sotsiaalsete ootuste edusamme.
Alates andmekaosest kuni konkurentsieeliseni: kuidas saavad ettevõtted oma andmeaarangud paljastada
Teie andmehaldusstrateegiate ennetava kohandamisega AI -süsteemide konkreetsete nõuetega saavad ettevõtted tulevikus otsustava konkurentsieelise. Saate avada oma varem kasutamata andmete varjatud väärtuse, arendada uuenduslikke tooteid ja -teenuseid, optimeerida oma äriprotsesse ja teha rohkem põhjendatud otsuseid. Andmete aardes asuva ettevõtte ümberkujundamine ettevõtteks, kes seda aardet aktiivselt kasutab, nõuab strateegilist visiooni, investeeringuid tehnoloogiasse ja oskustesse, aga ka ettevõtte kultuuri, mis tunnistab ja edendab andmeid väärtusliku varana. Generatiivse AI ajastu pakub ainulaadset võimalust struktureerimata andmete potentsiaali ootamatul viisil vallandamiseks ja uue lisandväärtuse potentsiaali avamiseks. Seda võimalust kasutavad ettevõtted suudavad tagada jätkusuutliku eelise üha enam andmete loodud konkurentsikeskkonnas. Teekond varjatud andmeaarete avastamiseks on just alanud.
Sobib selleks: