פורסם בתאריך: 6 בינואר 2025 / עדכון מ: 6 בינואר 2025 - מחבר: קונרד וולפנשטיין
אוצר הנתונים הבלתי חשוף של החברה: כיצד AI גנריטי יכול לחשוף ערכים נסתרים- תמונה: xpert.digital
אוצרות נתונים ללא תורן: מדוע 80 % מכל נתוני החברה נשארים ללא שימוש
בארכיון המידע הדיגיטלי, עושר לא ניתן להבחין נרדף, אוצר נתונים של ממדים ענקיים, שאינו מושפע ברובו ברוב החברות. ההערכה היא כי כארבעה מתוך חמישה קטעי נתונים שאגרה חברות, לעולם לא רואה את אור העולם האנליטי, אם כי יש פוטנציאל עצום ליישומים של בינה מלאכותית. נתונים שאינם בשימוש לא רק מייצגים סיכוי מפתה, אלא גם מכילים סיכונים סמויים, מכיוון שבעומקיהם מידע רגיש יכול לנוח שקיומם ונפץם אינו מודע לאף אחד.
הפוטנציאל הנסתר של נתונים לא מובנים
חלק ניכר מאוצר נתונים שאינו מנוצל זה בא לידי ביטוי בצורה של נתונים לא מובנים - אוסף מידע מגוון המתנגד לסיווג קונבנציונאלי בטבלאות מסד נתונים. דמיין את אינספור החוזים של הלקוחות המתרדמים בארכיונים דיגיטליים, כל אחד מהם פסיפס של הסכמים, חובות והעדפות לקוחות. חשבו על מפרטי המוצר המפורטים שהם תוצאה של עבודת פיתוח אינטנסיבית ומציעים תובנות חשובות לגבי החלטות תכנון ודקויות טכניות. לא לשכוח את מדריכי העובדים המגלמים את הידע והשיטות המומלצות המצורפות של חברה.
אולם עולם הנתונים הלא מובנים משתרע הרבה מעבר לדוגמאות הללו. זה כולל את הזרם הבלתי פוסק של מיילים המעצבים תקשורת יומית, מסמכים מכל הסוגים, החל מדוחות פנימיים ועד חומרי שיווק, כמו גם את השיטפון ההולך וגובר של קבצי תמונות, שמע ווידאו הדבקים לרגעים, מתעדים תהליכים ומעבירים ידע. ההערכה היא כי נתונים לא מובנים אלה מהווים עד 80 אחוז מכמות הנתונים הגלובלית. לעתים קרובות הם מסתירים עושר של פירוט ומורכבות שפשוט לא מוצאים מקום במבנים המסודרים של מסדי נתונים קונבנציונליים. הם מכילים את הניואנסים של אינטראקציה אנושית, את הדקויות של התיאורים הטכניים ואת העדויות הוויזואליות והאקוסטיות של המציאות.
מתאים לכך:
אתגרי השימוש
למרות פוטנציאל עצום זה, חברות רבות עומדות בפני קשיים ניכרים בפתיחת הערך המלא של הנתונים הלא מובנים שלהן. המכשולים הגדולים ביותר הם היעדר ידע מתמחה והיעדר כלים מתאימים. לעיתים קרובות ישנם היעדר מומחים המסוגלים להשתמש באלגוריתמים המורכבים ובטכניקות של למידת מכונות כדי לחלץ דפוסים וידע משיטפון נתונים זה. יחד עם זאת, קיים חוסר בפתרונות תוכנה ידידותיים למשתמש ועוצמתית שיכולים להקל ולהאיץ את תהליך הניתוח.
אתגרים אלה באים לידי ביטוי בקבלת ההיסוס של טכנולוגיות תואמות. רוב ניכר של החברות טרם השקיעו השקעות משמעותיות בכלים שיאפשרו להן לקבל מידע חשוב מהנתונים הלא מובנים שלהן. למעשה, רק כ -16 אחוז מהחברות רכשו עד כה כלים מיוחדים כדי להתמודד עם משימה זו. זה מצביע על כך שרוב המאמצים להשתמש בנתונים לא מובנים עדיין בשלב מוקדם מאוד, לרוב לא יותר מפרויקטים של טייס או צעדים מהוססים ראשונים לקראת אסטרטגיית נתונים מקיפה יותר. חברות רבות עדיין נמצאות בתחילת הדרך להכיר ולפתח את הפוטנציאל האמיתי של הנתונים הלא מובנים שלהן. המורכבות של הנתונים, הצורך במיומנויות מיוחדות ועלויות ההשקעה הראשוניות הם חסמי כניסה משמעותיים.
AI Generative כמפתח לפיתוח ערכי נתונים
באמצע האתגרים הללו, ה- AI הגנאי מוכיח כמפתח מבטיח לנקות את הערך הנסתר של נתונים לא מובנים. ההתקדמות בתחום הבינה המלאכותית והלמידה המכנית פותחת הזדמנויות חדשות לעיבוד אוטומטי ולבניית כמויות גדולות של מידע לא מובנה. דמיין טפסים אינטליגנטים המוציאים מידע רלוונטי ממסמכים סרוקים או משטרות בכתב יד וממרים אותו לנתונים מובנים. או חשוב על מיצוי אוטומטי של מידע על מוצרים מפורטים מתמונות שיכולות להפחית משמעותית את המאמץ הידני.
כלים הנתמכים על ידי AI יכולים לא רק לעזור במבנה, אלא גם לפעול כצופה קשוב המצביע על חריגות באיכות הנתונים או כעוזרים דיגיטליים תומכים במנהלי נתונים במשימותיהם המגוונות. AI Generative הולך צעד אחד קדימה. זה לא יכול רק לנתח ולבנות נתוני מבנה, אלא גם ליצור תוכן חדש, לסכם טקסטים, לפתח רעיונות ולהציע פתרונות חדשניים המבוססים על הדפוסים והידע שהיא השיגה מהנתונים הלא מובנים. לדוגמה, צוותי שיווק יכולים להשתמש ב- AI Generative כדי ליצור קמפיינים פרסומיים בהתאמה אישית על סמך ההעדפות הכלולות במיילים ובמשוב לקוחות. מפתחי מוצרים יכולים להשתמש ב- AI כדי ליצור רעיונות עיצוב חדשים על ידי ניתוח המידע הכלול במפרטי מוצרים והערות לקוחות.
היכולת של ה- AI הגנוצרי להכיר קשרים מורכבים ולגזור פתרונות יצירתיים הופכת אותם לכלי רב עוצמה עבור חברות שרוצות למקסם את הערך של הנתונים הלא מובנים שלהן. זה יכול לעזור לחשוף דפוסים נסתרים, להשיג ידע חדש ולפתח מוצרים ושירותים חדשניים. האוטומציה של משימות עיבוד וניתוח נתונים על ידי AI מאפשרת גם לחברות לחסוך זמן ומשאבים ולהתמקד ביוזמות אסטרטגיות.
מתאים לכך:
צעדים נחוצים לשימוש נתונים מוצלח
על מנת לפתוח את הפוטנציאל העצום של הנתונים הלא מנוצלים שלהם עבור AI יצור ויישומים אחרים, חברות צריכות לחשוב מחדש על הצעדים הפרואקטיביים באופן בסיסי ולחשוב מחדש באופן מהותי את אסטרטגיות ניהול הנתונים שלהן.
1. השקעה במערכות ניהול נתונים מודרניות וחזקות
בסיס מוצק לשימוש בנתונים הוא ההשקעה במערכות ניהול נתונים מודרניות. זה לא כולל רק יישום של מסדי נתונים חזקים ומחסני נתונים, אלא גם הצגת טכנולוגיות המאפשרות הקלטה, אחסון, עיבוד וניתוח של כמויות גדולות של נתונים ביעילות. פתרונות מבוססי ענן מציעים לעתים קרובות תשתית גמישה וניתנת להרחבה העומדת בדרישות ההולכות וגדלות. יש להתאים את בחירת הטכנולוגיות הנכונות לצרכים הספציפיים של החברה ולקחת בחשבון נתונים מובנים וגם לא מובנים.
2. ערמומי ארכיטקטורות כמו רשת נתונים
לאור המורכבות ההולכת וגוברת של נופי נתונים, חברות צריכות לשקול את הצגת האדריכלות כמו רשת נתונים. רשת נתונים היא גישה מבוזרת לניהול נתונים, בה המחלקות לוקחות אחריות על מוצרי הנתונים שלך. זה מאפשר זריזות וגמישות רבה יותר בשימוש בנתונים ומקדם תרבות מונעת נתונים בחברה כולה. על ידי ביזור אחריות נתונים, ניתן לשפר ממגורות וניתן לשפר את שיתוף הפעולה בין צוותים שונים.
3. קידום יכולת נתונים באמצעות אימונים
נתונים הם בעלי ערך רק אם לעובדים יש את הכישורים הדרושים להשתמש בהם ביעילות. לפיכך על חברות להציע קורסים מקיפים להכשרה על יכולת נתונים על מנת להבטיח כי עובדיהן יוכלו לקבל החלטות מבוססות נתונים. קורסי הכשרה אלה צריכים לא רק להיות מכוונים לאנליסטים ומומחי IT, אלא צריכים לכסות גם את כל תחומי החברה, החל ממנהלים לעובדים בעסק התפעולי. הקניית הידע הבסיסי אודות ניתוח נתונים, הדמיה ופרשנות היא קריטית לביסוס תרבות מונעת נתונים.
4. יישום פלטפורמה מדרגית לתוכן לא מובנה
עיבוד וניתוח של נתונים לא מובנים דורשים כלים וטכנולוגיות מיוחדות. על חברות להשקיע בפלטפורמה הניתנת להרחבה המאפשרת לשלב, לעבד ולנתח תוכן לא מובנה ממקורות שונים. פלטפורמה זו צריכה להציע פונקציות לניתוח טקסטים, איתור תמונות, ניתוח שמע ווידאו וכן למיצוי מידע רלוונטי. המדרגיות של הפלטפורמה חיונית בכדי להיות מסוגלת לעמוד בקנה הנפח ההולך וגובר של נתונים לא מובנים.
5. הקמת הנחיות ברורות להתמודדות עם AI ונתונים
השימוש ב- AI והשימוש בנתונים מעלה שאלות אתיות ומשפטיות חשובות. חברות צריכות לקבוע הנחיות ברורות להתמודדות עם AI ונתונים כדי להבטיח כי טכנולוגיות אלה ישמשו באחריות ובהתאם לחוקים והתקנות החלים. זה כולל היבטים כמו הגנת נתונים, אבטחת מידע, שקיפות והגינות. ההנחיות צריכות להיות מחייבות עבור כל העובדים ונבדקות באופן קבוע ומותאמות לקחת בחשבון את ההתקדמות בטכנולוגיה ואת הציפיות החברתיות המשתנות.
מכאוס נתונים ליתרון תחרותי: כיצד חברות יכולות לחשוף את אוצרות הנתונים שלהן
עם ההסתגלות הפרואקטיבית של אסטרטגיות ניהול הנתונים שלך לדרישות הספציפיות של מערכות AI, חברות יכולות להשיג יתרון תחרותי מכריע לעתיד. אתה יכול לפתוח את הערך הנסתר של הנתונים שלא נעשה בהם שימוש, לפתח מוצרים ושירותים חדשניים, לייעל את התהליכים העסקיים שלך ולקבל החלטות מבוססות יותר. טרנספורמציה של חברה שיושבת על אוצר נתונים לחברה שמשתמשת באופן פעיל באוצר זה דורשת חזון אסטרטגי, השקעות בטכנולוגיה ובמיומנויות כמו גם תרבות ארגונית שמכירה ומקדמת נתונים כנכס יקר. ERA של ה- AI הגנאי מציע הזדמנות ייחודית לשחרר את הפוטנציאל של נתונים לא מובנים באופן לא צפוי ולפתוח פוטנציאל חדש לערך מוסף. חברות שלוקחות הזדמנות זו יוכלו להבטיח יתרון בר -קיימא בסביבה תחרותית מונעת יותר ויותר. המסע לגלות את אוצר הנתונים הנסתר רק התחיל.
מתאים לכך: