A vállalatok feltáratlan adatkincse (vagy adatkáosz?): Hogyan képes a generatív AI strukturáltan felfedni a rejtett értékeket

Mérhetetlen gazdagság rejlik a digitális információk archívumában, egy óriási méretű adatkincsben, amely a legtöbb vállalatnál jórészt érintetlen marad. Becslések szerint a vállalatok által felhalmozott öt adatbitből körülbelül négy soha nem lát napvilágot az analitikai világban, pedig óriási lehetőségek rejlenek a mesterséges intelligencia alkalmazásaiban. Ezek a fel nem használt adatok nemcsak csábító lehetőséget jelentenek, de rejtett kockázatokat is rejtenek magukban, mert mélyén érzékeny információk lapulhatnak, amelyek létezéséről és robbanékonyságáról senki sem tud.

A strukturálatlan adatok rejtett lehetőségei

Ennek a kiaknázatlan adatvagyonnak egy jelentős része strukturálatlan adatok formájában nyilvánul meg – olyan sokszínű információgyűjteményben, amely ellentmond az adatbázistáblák hagyományos kategorizálásának. Képzelje el, hogy számtalan ügyfélszerződés hever a digitális archívumokban, mindegyik megállapodások, kötelezettségek és vásárlói preferenciák mozaikja. Gondoljon a részletes termékleírásokra, amelyek intenzív fejlesztési munka eredményeként jöttek létre, és értékes betekintést nyújtanak a tervezési döntésekbe és a műszaki bonyodalmakba. Nem szabad megfeledkezni a dolgozói kézikönyvekről sem, amelyek a vállalat összesített tudását és legjobb gyakorlatait testesítik meg.

A strukturálatlan adatok világa azonban messze túlmutat ezeken a példákon. Magában foglalja a napi kommunikációt jellemző e-mailek szüntelen folyamát, a belső jelentésektől a marketinganyagokig mindenféle dokumentumot, valamint a pillanatokat megörökítő, dokumentumfolyamatokat és tudást közvetítő képek, hang- és videofájlok növekvő özönét. Ezek a strukturálatlan adatok a feltételezések szerint a globális adatmennyiség 80 százalékát teszik ki. Gyakran rengeteg részletet és összetettséget tartalmaznak, amelyek egyszerűen nem találnak helyet a hagyományos adatbázisok rendezett struktúráiban. Tartalmazzák az emberi interakció árnyalatait, a technikai leírások finomságait és a valóság vizuális és akusztikai bizonyítékait.

Alkalmas:

• Az adatok a generatív mesterséges intelligencia kulcsfontosságú összetevői – Az adatok fontosságáról a mesterséges intelligencia számára

A használhatóság kihívásai

E hatalmas potenciál ellenére sok vállalatnak jelentős nehézségekkel kell szembenéznie a strukturálatlan adataik teljes értékének felszabadítása terén. A legnagyobb akadály a speciális know-how és a megfelelő eszközök hiánya. Gyakran hiányoznak olyan szakemberek, akik képesek alkalmazni a gépi tanulás összetett algoritmusait és technikáit, hogy mintákat és betekintést nyerjenek ebből az adatáradatból. Ugyanakkor hiányoznak a felhasználóbarát és hatékony szoftvermegoldások, amelyek megkönnyítenék és felgyorsítanák az elemzési folyamatot.

Ezek a kihívások a megfelelő technológiák tétova elfogadásában tükröződnek. A vállalatok jelentős többsége még nem fektetett be jelentős mértékben olyan eszközökbe, amelyek lehetővé tennék, hogy értékes információkat nyerjenek ki strukturálatlan adataiból. Valójában a vállalatoknak csak körülbelül 16 százaléka vásárolt speciális eszközöket e feladat elvégzéséhez. Ez azt sugallja, hogy a strukturálatlan adatok kihasználására irányuló erőfeszítések többsége még nagyon korai szakaszban van, gyakran csak kísérleti projektek vagy egy átfogóbb adatstratégia felé vezető első kísérleti lépések. Sok vállalat még mindig az út elején jár a strukturálatlan adataikban rejlő valódi potenciál felismeréséhez és felszabadításához. Az adatok összetettsége, a speciális ismeretek iránti igény és a kezdeti beruházási költségek jelentős belépési korlátot jelentenek.

A generatív AI az adatérték feloldásának kulcsa

E kihívások közepette a generatív mesterséges intelligencia ígéretes kulcsként jelenik meg a strukturálatlan adatok rejtett értékének felszabadításához. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fejlődése új lehetőségeket nyit meg nagy mennyiségű strukturálatlan információ automatikus feldolgozására és strukturálására. Képzeljen el olyan intelligens űrlapokat, amelyek releváns információkat tudnak kinyerni a beszkennelt dokumentumokból vagy kézzel írt feljegyzésekből, és strukturált adatokká alakítani. Vagy fontolja meg a részletes termékinformációk automatikus kinyerését a képekből, ami jelentősen csökkentheti a manuális erőfeszítést.

A mesterséges intelligencia által támogatott eszközök nemcsak a strukturálásban segíthetnek, hanem figyelmes megfigyelőkként is rámutatnak az adatminőség anomáliáira, vagy digitális asszisztensként támogatják az adatokért felelősöket különféle feladataik elvégzésében. A generatív AI azonban egy lépéssel tovább megy. Nemcsak adatokat tud elemezni és strukturálni, hanem a strukturálatlan adatokból felfedezett minták és meglátások alapján új tartalmakat is tud létrehozni, szövegeket összefoglalni, ötleteket kidolgozni és innovatív megoldásokat javasolni. Például a marketingcsapatok generatív mesterséges intelligencia segítségével személyre szabott hirdetési kampányokat hozhatnak létre az e-mailekben és az ügyfelek visszajelzéseiben szereplő preferenciák alapján. A termékfejlesztők a mesterséges intelligencia segítségével új tervezési ötleteket generálhatnak a termékleírásokban és a vásárlói megjegyzésekben található információk elemzésével.

A generatív mesterséges intelligencia azon képessége, hogy felismeri az összetett kapcsolatokat, és kreatív megoldásokat hoz létre belőlük, hatékony eszközzé teszi azon vállalatok számára, amelyek maximalizálják strukturálatlan adataik értékét. Segíthet feltárni a rejtett mintákat, új betekintést nyerni, valamint innovatív termékeket és szolgáltatásokat fejleszteni. Az adatfeldolgozási és -elemzési feladatok mesterséges intelligencia révén történő automatizálása lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy időt és erőforrásokat takarítsanak meg, és stratégiai kezdeményezésekre összpontosítsanak.

Alkalmas:

• Mesterséges intelligencia a német gazdaságban és ahol a generatív mesterséges intelligenciát használják – lehetőségek és piaci előnyök a kkv-k számára

A sikeres adathasználathoz szükséges lépések

Ahhoz, hogy kiaknázhassák a kiaknázatlan adataikban rejlő hatalmas potenciált a generatív mesterséges intelligencia és más alkalmazások számára, a vállalatoknak proaktív lépéseket kell tenniük, és alapvetően újra kell gondolniuk adatkezelési stratégiáikat.

1. Beruházás modern és hatékony adatkezelő rendszerekbe

A modern adatkezelési rendszerekbe való befektetés szilárd alapot képez az adatok felhasználásához. Ez nemcsak nagy teljesítményű adatbázisok és adattárházak megvalósítását foglalja magában, hanem olyan technológiák bevezetését is, amelyek lehetővé teszik nagy mennyiségű adat hatékony összegyűjtését, tárolását, feldolgozását és elemzését. A felhőalapú megoldások gyakran kínálnak rugalmas és méretezhető infrastruktúrát, amely megfelel a növekvő követelményeknek. A megfelelő technológiák kiválasztását a vállalat sajátos igényeihez kell igazítani, és figyelembe kell venni mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatokat.

2. Vegye figyelembe az olyan architektúrákat, mint például az adatháló

Az adatkörnyezetek egyre összetettebbé válásával a vállalatoknak fontolóra kell venniük az olyan architektúrák alkalmazását, mint a Data Mesh. A Data Mesh az adatkezelés decentralizált megközelítése, amelyben a részlegek felelősséget vállalnak saját adattermékeikért. Ez nagyobb agilitást és rugalmasságot tesz lehetővé az adathasználatban, és elősegíti az adatvezérelt kultúra kialakítását az egész szervezetben. Az adatfelelősség decentralizálása lebonthatja a silókat, és javíthatja a különböző csapatok közötti együttműködést.

3. Az adatműveltség előmozdítása képzéssel

Az adatok csak akkor értékesek, ha az alkalmazottak rendelkeznek a hatékony használatukhoz szükséges készségekkel. A vállalatoknak ezért átfogó adatműveltségi képzést kell kínálniuk annak biztosítására, hogy alkalmazottaik képesek legyenek adatvezérelt döntéseket hozni. Ezeknek a képzéseknek nem csak adatelemzőknek és informatikai szakértőknek kell szólniuk, hanem a vállalat minden területére kiterjedniük kell, a vezetőktől az operatív üzleti életben dolgozó alkalmazottakig. Az adatok elemzésével, megjelenítésével és értelmezésével kapcsolatos alapvető ismeretek megtanítása kulcsfontosságú az adatvezérelt kultúra kialakításához.

4. Skálázható, strukturálatlan tartalomplatform megvalósítása

A strukturálatlan adatok feldolgozása és elemzése speciális eszközöket és technológiákat igényel. A vállalatoknak be kell fektetniük egy méretezhető platformba, amely lehetővé teszi számukra a különböző forrásokból származó strukturálatlan tartalmak integrálását, feldolgozását és elemzését. Ennek a platformnak lehetővé kell tennie a szövegelemzést, a képfelismerést, a hang- és videóelemzést, valamint a releváns információk kinyerését. A platform méretezhetősége kritikus fontosságú a strukturálatlan adatok növekvő mennyiségével való lépéstartáshoz.

5. Határozzon meg egyértelmű iránymutatásokat a mesterséges intelligencia és az adatok kezelésére

A mesterséges intelligencia és az adatok felhasználása fontos etikai és jogi kérdéseket vet fel. A vállalatoknak egyértelmű irányelveket kell kialakítaniuk az AI és az adatok kezelésére, hogy biztosítsák, hogy ezeket a technológiákat felelősségteljesen és a vonatkozó törvényekkel és előírásokkal összhangban használják fel. Ez olyan szempontokat foglal magában, mint az adatvédelem, az adatbiztonság, az átláthatóság és a méltányosság. Az irányelveknek kötelező érvényűnek kell lenniük minden munkavállaló számára, és rendszeresen felül kell vizsgálni és módosítani kell őket, hogy tükrözzék a technológia fejlődését és a változó társadalmi elvárásokat.

Az adatkáosztól a versenyelőnyig: Hogyan nyithatják meg a vállalatok adatkincseiket

Adatkezelési stratégiáik proaktív hozzáigazításával az AI-rendszerek speciális követelményeihez a vállalatok döntő versenyelőnyre tehetnek szert a jövőre nézve. Felszabadíthatják korábban fel nem használt adataik rejtett értékét, innovatív termékeket és szolgáltatásokat fejleszthetnek, optimalizálhatják üzleti folyamataikat, és megalapozottabb döntéseket hozhatnak. Ahhoz, hogy egy adatkincsben ülő vállalatból olyan céggé válhasson, amely aktívan használja ezt a kincset, stratégiai vízióra, technológiába és készségekre való befektetésre, valamint olyan vállalati kultúrára van szükség, amely elismeri és népszerűsíti az adatokat értékes eszközként. A generatív mesterséges intelligencia korszaka egyedülálló lehetőséget kínál a strukturálatlan adatokban rejlő lehetőségek elképzelhetetlen módon való felszabadítására, és új értékteremtési potenciál megnyitására. Azok a vállalatok, amelyek megragadják ezt a lehetőséget, fenntartható előnyt szerezhetnek az egyre inkább adatvezérelt versenykörnyezetben. Az út az adatok rejtett kincsének felfedezésére csak most kezdődött.

Alkalmas:

• Kevesebb pénz az AI-ra? A hanyatlástól a fellendülésig: Miért ragyog a generatív mesterséges intelligencia a csökkenő befektetések ellenére?
• Mesterséges intelligencia: A generatív mesterséges intelligencia tartalmi AI vagy kizárólag mesterséges intelligencia nyelvi modell, és milyen más AI modellek léteznek?