Ettevõtete avastamata andmevara: kuidas genereeriv tehisintellekt suudab paljastada varjatud väärtust – Pilt: Xpert.Digital
Kasutamata andmeaarded: miks 80% kõigist ettevõtte andmetest jääb kasutamata
Digitaalsed arhiivid hoiavad mõõtmatut rikkust, hiiglaslike andmete aardelaegast, mis enamikus ettevõtetes suures osas puutumata jääb. Hinnanguliselt umbes neli viiest ettevõtete kogutud andmebitist ei näe kunagi analüüsimiseks päevavalgust, kuigi need varjavad tohutut potentsiaali tehisintellekti rakenduste jaoks. Need kasutamata andmed ei kujuta endast mitte ainult ahvatlevat võimalust, vaid kannavad endas ka varjatud riske, sest neis võib peituda tundlik teave, mille olemasolust ja olulisusest keegi teadlik pole.
Struktureerimata andmete varjatud potentsiaal
Märkimisväärne osa sellest kasutamata andmevarast avaldub struktureerimata andmete kujul – mitmekesise teabekoguna, mis trotsib andmebaasitabelite tavapärast kategoriseerimist. Kujutage ette lugematuid kliendilepinguid, mis uinuvad digitaalsetes arhiivides, millest igaüks on mosaiik kokkulepetest, kohustustest ja klientide eelistustest. Mõelge üksikasjalikele tootespetsifikatsioonidele, mis on intensiivse arendustöö tulemus ja pakuvad väärtuslikku teavet disainiotsuste ja tehniliste keerukuste kohta. Rääkimata töötajate käsiraamatutest, mis kehastavad ettevõtte kollektiivseid teadmisi ja parimaid tavasid.
Kuid struktureerimata andmete maailm ulatub neist näidetest palju kaugemale. See hõlmab lakkamatut meilide voogu, mis kujundab igapäevast suhtlust, igasuguseid dokumente alates sisearuannetest kuni turundusmaterjalideni ning üha kasvavat pildi-, heli- ja videofailide tulva, mis jäädvustavad hetki, dokumenteerivad protsesse ja edastavad teadmisi. Hinnanguliselt moodustavad need struktureerimata andmed kuni 80 protsenti ülemaailmsest andmemahust. Need sisaldavad sageli rohkelt detaile ja keerukust, mida tavapäraste andmebaaside korrastatud struktuuridesse lihtsalt ei mahuta. Need hõlmavad inimsuhtluse nüansse, tehniliste kirjelduste keerukust ning reaalsuse visuaalseid ja kuuldavaid tõendeid.
Sobib selleks:
Kasutamise väljakutsed
Vaatamata sellele tohutule potentsiaalile seisavad paljud ettevõtted silmitsi märkimisväärsete väljakutsetega oma struktureerimata andmete täieliku väärtuse vallandamisel. Suurimateks takistusteks on erialase oskusteabe ja sobivate tööriistade puudumine. Sageli on puudus oskuslikest spetsialistidest, kes on võimelised rakendama masinõppe keerulisi algoritme ja tehnikaid, et sellest andmeuputusest mustreid ja teadmisi välja tuua. Samal ajal on puudus kasutajasõbralikest ja võimsatest tarkvaralahendustest, mis aitaksid analüüsiprotsessi hõlbustada ja kiirendada.
Need väljakutsed kajastuvad asjakohaste tehnoloogiate kõhklevas kasutuselevõtus. Märkimisväärne enamus ettevõtteid ei ole veel teinud olulisi investeeringuid tööriistadesse, mis võimaldaksid neil struktureerimata andmetest väärtuslikku teavet ammutada. Tegelikult on vaid umbes 16 protsenti ettevõtetest selle ülesande täitmiseks hankinud spetsiaalsed tööriistad. See viitab sellele, et enamik struktureerimata andmete kasutamise jõupingutusi on alles väga varajases staadiumis, sageli vaid pilootprojektid või esialgsed sammud laiema andmestrateegia suunas. Paljud ettevõtted on alles teekonna alguses, et ära tunda ja avada oma struktureerimata andmete tegelik potentsiaal. Andmete keerukus, vajadus spetsialiseeritud oskuste järele ja esialgsed investeerimiskulud kujutavad endast olulisi takistusi turule sisenemisel.
Generatiivne tehisintellekt kui võti andmete väärtuse vallandamiseks
Nende väljakutsete keskel osutub generatiivne tehisintellekt paljulubavaks võtmeks struktureerimata andmete varjatud väärtuse avamisel. Tehisintellekti ja masinõppe edusammud avavad uusi võimalusi suurte struktureerimata teabemahtude automatiseeritud töötlemiseks ja struktureerimiseks. Kujutage ette intelligentseid vorme, mis suudavad skannitud dokumentidest või käsitsi kirjutatud märkmetest asjakohast teavet eraldada ja selle struktureeritud andmeteks muuta. Või kaaluge üksikasjaliku tooteteabe automaatset eraldamist piltidelt, mis võiks käsitsi tehtavaid pingutusi oluliselt vähendada.
Tehisintellektil põhinevad tööriistad ei saa mitte ainult aidata andmete struktureerimisel, vaid toimivad ka tähelepanelike vaatlejatena, hoiatades kasutajaid andmete kvaliteedi anomaaliate eest või toetades andmete omanikke nende mitmekesistes ülesannetes digitaalsete assistentidena. Generatiivne tehisintellekt läheb aga sammu edasi. See ei saa mitte ainult andmeid analüüsida ja struktureerida, vaid ka luua uut sisu, kokku võtta tekste, arendada ideid ja pakkuda uuenduslikke lahendusi, mis põhinevad mustritel ja teadmistel, mida ta on struktureerimata andmetest kogunud. Näiteks saaksid turundusmeeskonnad kasutada generatiivset tehisintellekti, et luua isikupärastatud reklaamikampaaniaid, mis põhinevad e-kirjades ja klientide tagasisides sisalduvatel eelistustel. Tootearendajad saaksid tehisintellekti abil genereerida uusi disainiideid, analüüsides tootespetsifikatsioonides ja klientide kommentaarides sisalduvat teavet.
Generatiivse tehisintellekti võime ära tunda keerulisi seoseid ja neist loomingulisi lahendusi tuletada muudab selle võimsaks tööriistaks ettevõtetele, kes soovivad oma struktureerimata andmete väärtust maksimeerida. See aitab paljastada varjatud mustreid, saada uusi teadmisi ning arendada uuenduslikke tooteid ja teenuseid. Lisaks võimaldab tehisintellekti andmetöötlus- ja analüüsiülesannete automatiseerimine ettevõtetel säästa aega ja ressursse ning keskenduda strateegilistele algatustele.
Sobib selleks:
Eduka andmekasutuse vajalikud sammud
Oma kasutamata andmete tohutu potentsiaali vallandamiseks generatiivse tehisintellekti ja muude rakenduste jaoks peavad ettevõtted astuma ennetavaid samme ja oma andmehaldusstrateegiad põhjalikult ümber mõtlema.
1. Investeeringud kaasaegsetesse ja tõhusatesse andmehaldussüsteemidesse
Andmete võimendamise kindel alus on investeeringud kaasaegsetesse andmehaldussüsteemidesse. See hõlmab lisaks suure jõudlusega andmebaaside ja andmeladude juurutamisele ka selliste tehnoloogiate kasutuselevõttu, mis võimaldavad tõhusalt koguda, salvestada, töödelda ja analüüsida suuri andmekogumeid. Pilvepõhised lahendused pakuvad sageli paindlikku ja skaleeritavat infrastruktuuri, mis suudab rahuldada kasvavaid nõudmisi. Õigete tehnoloogiate valik peaks olema kohandatud ettevõtte konkreetsetele vajadustele ja arvestama nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmetega.
2. Selliste arhitektuuride nagu Data Mesh arvessevõtmine
Arvestades andmemaastike üha kasvavat keerukust, peaksid ettevõtted kaaluma selliste arhitektuuride kasutuselevõttu nagu Data Mesh. Data Mesh on detsentraliseeritud lähenemisviis andmehaldusele, kus äriüksused võtavad vastutuse oma andmetoodete eest. See võimaldab suuremat paindlikkust ja paindlikkust andmete kasutamisel ning edendab andmepõhist kultuuri kogu organisatsioonis. Andmete omandiõiguse detsentraliseerimise abil saab lammutada silosid ja parandada koostööd erinevate meeskondade vahel.
3. Andmepädevuse edendamine koolituse kaudu
Andmed on väärtuslikud ainult siis, kui töötajatel on nende tõhusaks kasutamiseks vajalikud oskused. Seetõttu peaksid ettevõtted pakkuma põhjalikku andmepädevuse koolitust, et tagada töötajate võime teha andmepõhiseid otsuseid. See koolitus ei tohiks piirduda ainult andmeanalüütikute ja IT-spetsialistidega, vaid peaks hõlmama kõiki ettevõtte valdkondi alates juhtidest kuni operatiivpersonalini. Andmete analüüsi, visualiseerimise ja tõlgendamise alaste alusteadmiste pakkumine on andmepõhise kultuuri loomisel ülioluline.
4. Skaleeritava platvormi rakendamine struktureerimata sisu jaoks
Struktureerimata andmete töötlemine ja analüüsimine nõuab spetsiaalseid tööriistu ja tehnoloogiaid. Ettevõtted peaksid investeerima skaleeritavasse platvormi, mis võimaldab neil integreerida, töödelda ja analüüsida struktureerimata sisu erinevatest allikatest. See platvorm peaks pakkuma funktsioone tekstianalüüsiks, pildituvastuseks, heli- ja videoanalüüsiks ning asjakohase teabe ekstraheerimiseks. Platvormi skaleeritavus on ülioluline, et sammu pidada struktureerimata andmete kasvava mahuga.
5. Selgete suuniste kehtestamine tehisintellekti ja andmete käitlemiseks
Tehisintellekti ja andmete kasutamine tekitab olulisi eetilisi ja õiguslikke küsimusi. Ettevõtted peavad kehtestama tehisintellekti ja andmete käitlemiseks selged juhised, et tagada nende tehnoloogiate vastutustundlik ja kehtivate seaduste ja määruste kohane kasutamine. See hõlmab selliseid aspekte nagu andmekaitse, andmeturve, läbipaistvus ja õiglus. Juhised peaksid olema kõigile töötajatele siduvad ning neid tuleks regulaarselt läbi vaadata ja ajakohastada, et need kajastaksid tehnoloogia arengut ja muutuvaid ühiskondlikke ootusi.
Andmekaosest konkurentsieeliseks: kuidas ettevõtted saavad oma andmeaarded avada
Kohandades oma andmehaldusstrateegiaid proaktiivselt tehisintellekti süsteemide spetsiifilistele nõuetele, saavad ettevõtted tulevikus otsustava konkurentsieelise. Nad saavad avada oma seni kasutamata andmete varjatud väärtuse, arendada uuenduslikke tooteid ja teenuseid, optimeerida oma äriprotsesse ning teha teadlikumaid otsuseid. Üleminek ettevõttest, mis haldab andmeaaret, ettevõtteks, mis seda aaret aktiivselt kasutab, nõuab strateegilist visiooni, investeeringuid tehnoloogiasse ja oskustesse ning ettevõttekultuuri, mis tunnustab ja edendab andmeid kui väärtuslikku vara. Generatiivse tehisintellekti ajastu pakub ainulaadset võimalust vallandada struktureerimata andmete potentsiaal enneolematul viisil ja avada uusi väärtusloome võimalusi. Ettevõtted, kes seda võimalust ära kasutavad, suudavad kindlustada endale jätkusuutliku eelise üha andmepõhisemas konkurentsimaastikus. Teekond andmete varjatud aarde avastamiseni on alles alanud.
Sobib selleks: