אוצר הנתונים הבלתי ידוע של חברות: כיצד בינה מלאכותית יצירתית יכולה לחשוף ערך נסתר – תמונה: Xpert.Digital
אוצרות נתונים בלתי מנוצלים: מדוע 80% מכל נתוני החברה נותרים ללא שימוש
ארכיונים דיגיטליים טומנים בחובם עושר עצום, אוצר בלום של נתונים בעלי ממדים עצומים, אשר נותר ברובו ללא שינוי ברוב החברות. ההערכה היא שכארבעה מתוך חמישה פיסות נתונים שחברות אוגרות לעולם לא רואים אור יום לניתוח, למרות שהן טומנות בחובן פוטנציאל עצום ליישומי בינה מלאכותית. נתונים בלתי מנוצלים אלה לא רק מייצגים הזדמנות מפתה אלא גם טומנים בחובם סיכונים סמויים, שכן מידע רגיש, שאיש אינו מודע לקיומו ולמשמעותו, עלול לטמון רדום בתוכם.
הפוטנציאל הנסתר של נתונים לא מובנים
חלק ניכר מאוצר הנתונים הבלתי מנוצל הזה מתבטא בצורת נתונים לא מובנים - אוסף מידע מגוון שאינו עומד במבחן הסיווג המקובל בטבלאות מסד נתונים. דמיינו את אינספור חוזי הלקוחות הנרדמים בארכיונים דיגיטליים, כל אחד מהם פסיפס של הסכמים, התחייבויות והעדפות לקוחות. חשבו על מפרטי המוצר המפורטים, תוצאה של עבודת פיתוח אינטנסיבית, המציעים תובנות חשובות לגבי החלטות עיצוב ומורכבויות טכניות. שלא לדבר על ספרי ההדרכה לעובדים, המגלמים את הידע הקולקטיבי ושיטות העבודה המומלצות של החברה.
אבל עולם הנתונים הלא מובנים משתרע הרבה מעבר לדוגמאות אלה. הוא כולל את הזרם הבלתי פוסק של מיילים שמעצבים את התקשורת היומיומית, מסמכים מכל הסוגים, החל מדוחות פנימיים ועד חומרי שיווק, ואת השטף ההולך וגדל של קבצי תמונה, אודיו ווידאו שלוכדים רגעים, מתעדים תהליכים ומעבירים ידע. נתונים לא מובנים אלה מהווים, על פי ההערכות, עד 80 אחוז מנפח הנתונים העולמי. לעתים קרובות הם מכילים שפע של פרטים ומורכבות שפשוט לא ניתן להכיל במבנים המסודרים של מסדי נתונים קונבנציונליים. הם כוללים את הניואנסים של האינטראקציה האנושית, את המורכבויות של תיאורים טכניים ואת הראיות החזותיות והשמיעתיות של המציאות.
מתאים לכך:
אתגרי השימוש
למרות הפוטנציאל העצום הזה, חברות רבות מתמודדות עם אתגרים משמעותיים במיצוי מלוא הערך של הנתונים הלא מובנים שלהן. המכשולים הגדולים ביותר הם חוסר במומחיות מיוחדת והיעדר כלים מתאימים. לעתים קרובות קיים מחסור באנשי מקצוע מיומנים המסוגלים ליישם את האלגוריתמים והטכניקות המורכבות של למידת מכונה כדי לחלץ דפוסים ותובנות משטף הנתונים הזה. יחד עם זאת, קיים מחסור בפתרונות תוכנה ידידותיים למשתמש וחזקים שיכולים להקל ולהאיץ את תהליך הניתוח.
אתגרים אלה באים לידי ביטוי באימוץ מהוסס של טכנולוגיות רלוונטיות. רוב משמעותי של חברות טרם ביצעו השקעות משמעותיות בכלים שיאפשרו להן להפיק תובנות חשובות מנתונים לא מובנים שלהן. למעשה, רק כ-16 אחוזים מהחברות רכשו כלים ייעודיים לביצוע משימה זו. דבר זה מצביע על כך שרוב המאמצים למנף נתונים לא מובנים עדיין נמצאים בשלבים מוקדמים מאוד, ולעתים קרובות אינם אלא פרויקטים פיילוט או צעדים ראשונים מהוססים לקראת אסטרטגיית נתונים רחבה יותר. חברות רבות עדיין נמצאות בתחילת המסע לזיהוי ושחרור הפוטנציאל האמיתי של הנתונים הלא מובנים שלהן. מורכבות הנתונים, הצורך במיומנויות מיוחדות ועלויות ההשקעה הראשוניות מהוות חסמי כניסה משמעותיים.
בינה מלאכותית גנרטיבית כמפתח לפתיחת ערך נתונים
בתוך אתגרים אלה, בינה מלאכותית גנרטיבית מוכיחה את עצמה כמפתח מבטיח לפתיחת הערך הנסתר של נתונים לא מובנים. התקדמות בבינה מלאכותית ולמידת מכונה פותחת אפשרויות חדשות לעיבוד אוטומטי ומבנה של כמויות גדולות של מידע לא מובנה. דמיינו טפסים חכמים שיכולים לחלץ מידע רלוונטי ממסמכים סרוקים או הערות בכתב יד ולהפוך אותו לנתונים מובנים. או שקלו חילוץ אוטומטי של מידע מפורט על המוצר מתמונות, מה שיכול להפחית משמעותית את המאמץ הידני.
כלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לא רק לסייע בבניית נתונים, אלא גם לשמש כצופים קשובים, להתריע בפני משתמשים על אנומליות באיכות הנתונים או לתמוך בבעלי נתונים במשימותיהם המגוונות כעוזרים דיגיטליים. בינה מלאכותית גנרטיבית, לעומת זאת, הולכת צעד קדימה. היא יכולה לא רק לנתח ולבנות נתונים, אלא גם ליצור תוכן חדש, לסכם טקסטים, לפתח רעיונות ולהציע פתרונות חדשניים המבוססים על דפוסים ותובנות שאספה מנתונים לא מובנים. לדוגמה, צוותי שיווק יכולים להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי ליצור קמפיינים פרסומיים מותאמים אישית המבוססים על העדפות הכלולות במיילים ובמשוב לקוחות. מפתחי מוצרים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייצר רעיונות עיצוב חדשים על ידי ניתוח מידע הכלול במפרטי מוצר ובתגובות לקוחות.
היכולת של בינה מלאכותית גנרטיבית לזהות קשרים מורכבים ולגזור מהם פתרונות יצירתיים הופכת אותה לכלי רב עוצמה עבור חברות המבקשות למקסם את הערך של הנתונים הלא מובנים שלהן. היא יכולה לסייע בחשיפת דפוסים נסתרים, קבלת תובנות חדשות ופיתוח מוצרים ושירותים חדשניים. יתר על כן, אוטומציה של משימות עיבוד וניתוח נתונים באמצעות בינה מלאכותית מאפשרת לחברות לחסוך זמן ומשאבים ולהתמקד ביוזמות אסטרטגיות.
מתאים לכך:
צעדים הכרחיים לשימוש מוצלח בנתונים
כדי לשחרר את הפוטנציאל העצום של הנתונים הלא מנוצלים שלהן עבור בינה מלאכותית גנרית ויישומים אחרים, חברות חייבות לנקוט צעדים פרואקטיביים ולחשוב מחדש באופן יסודי על אסטרטגיות ניהול הנתונים שלהן.
1. השקעה במערכות ניהול נתונים מודרניות ויעילות
בסיס איתן למינוף נתונים הוא השקעה במערכות ניהול נתונים מודרניות. זה כולל לא רק הטמעה של מסדי נתונים ומחסני נתונים בעלי ביצועים גבוהים, אלא גם הטמעה של טכנולוגיות המאפשרות ביעילות איסוף, אחסון, עיבוד וניתוח של מערכי נתונים גדולים. פתרונות מבוססי ענן מציעים לעתים קרובות תשתית גמישה וניתנת להרחבה שיכולה לענות על דרישות גוברות. בחירת הטכנולוגיות הנכונות צריכה להיות מותאמת לצרכים הספציפיים של החברה ולקחת בחשבון נתונים מובנים ולא מובנים כאחד.
2. התחשבות בארכיטקטורות כגון Data Mesh
בהתחשב במורכבות הגוברת של נופי הנתונים, חברות צריכות לשקול אימוץ ארכיטקטורות כמו Data Mesh. Data Mesh היא גישה מבוזרת לניהול נתונים שבה יחידות עסקיות לוקחות בעלות על מוצרי הנתונים שלהן. זה מאפשר גמישות וגמישות רבה יותר בשימוש בנתונים ומטפח תרבות מונעת נתונים ברחבי הארגון. על ידי ביזור הבעלות על נתונים, ניתן לפרק סילואים ולשפר את שיתוף הפעולה בין צוותים שונים.
3. קידום אוריינות נתונים באמצעות הכשרה
נתונים הם בעלי ערך רק אם לעובדים יש את הכישורים הדרושים לשימוש יעיל בהם. לכן, חברות צריכות להציע הכשרה מקיפה באוריינות נתונים כדי להבטיח שעובדיהן מסוגלים לקבל החלטות מונחות נתונים. הכשרה זו לא צריכה להיות מוגבלת לאנליסטים של נתונים ולאנשי מקצוע בתחום ה-IT, אלא צריכה לכסות את כל תחומי החברה, החל ממנהלים ועד לצוות התפעולי. מתן ידע בסיסי על ניתוח נתונים, ויזואליזציה ופרשנות הוא קריטי ליצירת תרבות מונעת נתונים.
4. הטמעת פלטפורמה ניתנת להרחבה עבור תוכן לא מובנה
עיבוד וניתוח של נתונים לא מובנים דורשים כלים וטכנולוגיות ייעודיות. חברות צריכות להשקיע בפלטפורמה ניתנת להרחבה המאפשרת להן לשלב, לעבד ולנתח תוכן לא מובנה ממקורות שונים. פלטפורמה זו צריכה להציע תכונות לניתוח טקסט, זיהוי תמונות, ניתוח אודיו ווידאו וחילוץ מידע רלוונטי. יכולת ההרחבה של הפלטפורמה היא קריטית כדי לעמוד בקצב הנפח ההולך וגדל של נתונים לא מובנים.
5. קביעת הנחיות ברורות לטיפול בבינה מלאכותית ובנתונים
השימוש בבינה מלאכותית ובנתונים מעלה שאלות אתיות ומשפטיות חשובות. חברות חייבות לקבוע הנחיות ברורות לטיפול בבינה מלאכותית ובנתונים כדי להבטיח כי טכנולוגיות אלו ייעשה בהן שימוש אחראי ובהתאם לחוקים ולתקנות הרלוונטיים. זה כולל היבטים כגון הגנת נתונים, אבטחת נתונים, שקיפות והגינות. ההנחיות צריכות להיות מחייבות עבור כל העובדים, ועליהן להיבחן ולעדכן באופן קבוע כדי לשקף את ההתקדמות הטכנולוגית ואת הציפיות החברתיות המתפתחות.
מכאוס נתונים ליתרון תחרותי: כיצד חברות יכולות לפתוח את אוצרות הנתונים שלהן
על ידי התאמה יזומה של אסטרטגיות ניהול הנתונים שלהן לדרישות הספציפיות של מערכות בינה מלאכותית, חברות יכולות להשיג יתרון תחרותי מכריע לעתיד. הן יכולות לפתוח את הערך הנסתר של הנתונים שלהן שלא נוצלו בעבר, לפתח מוצרים ושירותים חדשניים, לייעל את תהליכי העסק שלהן ולקבל החלטות מושכלות יותר. שינוי מחברה שיושבת על אוצר נתונים לחברה המשתמשת באופן פעיל באוצר זה דורש חזון אסטרטגי, השקעות בטכנולוגיה ובמיומנויות, ותרבות ארגונית שמכירה ומטפחת נתונים כנכס יקר ערך. עידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית מציע הזדמנות ייחודית לשחרר את הפוטנציאל של נתונים לא מובנים בדרכים חסרות תקדים ולפתוח הזדמנויות חדשות ליצירת ערך. חברות שינצלו הזדמנות זו יוכלו להבטיח יתרון בר-קיימא בנוף תחרותי מונע יותר ויותר נתונים. המסע לגילוי אוצר הנתונים הנסתר רק החל.
מתאים לכך: