Megjelent: 2025. január 6. / Frissítve: 2025. január 6. – Szerző: Konrad Wolfenstein
A vállalatok feltáratlan adatkincse: Hogyan tárhat fel a generatív mesterséges intelligencia rejtett értéket – Kép: Xpert.Digital
Kiaknázatlan adatkincsek: Miért marad a vállalati adatok 80%-a kihasználatlan?
A digitális archívumok felbecsülhetetlen kincset, gigantikus méretű adatkincsesbányát rejtenek, amely a legtöbb vállalatnál nagyrészt érintetlen marad. Becslések szerint a vállalatok által felhalmozott adatbitek nagyjából négyötöde soha nem lát napvilágot elemzésre, pedig hatalmas potenciált rejtenek a mesterséges intelligencia alkalmazások terén. Ezek a kiaknázatlan adatok nemcsak csábító lehetőséget jelentenek, hanem lappangó kockázatokat is hordoznak, mivel olyan érzékeny információk lappanghatnak bennük, amelyek létezéséről és jelentőségéről senki sem tud.
A strukturálatlan adatok rejtett potenciálja
Ennek a kiaknázatlan adatkincsnek a jelentős része strukturálatlan adatok formájában nyilvánul meg – olyan változatos információgyűjtemény, amely dacol az adatbázistáblák hagyományos kategorizálásával. Képzeljük el a digitális archívumokban szunnyadó számtalan ügyfélszerződést, amelyek mindegyike megállapodások, kötelezettségek és ügyfélpreferenciák mozaikja. Gondoljunk csak a részletes termékleírásokra, amelyek intenzív fejlesztési munka eredményei, és értékes betekintést nyújtanak a tervezési döntésekbe és a technikai bonyolultságokba. Nem is beszélve a munkavállalói kézikönyvekről, amelyek a vállalat kollektív tudását és legjobb gyakorlatait testesítik meg.
De a strukturálatlan adatok világa messze túlmutat ezeken a példákon. Magában foglalja a mindennapi kommunikációt alakító e-mailek szüntelen áramlását, a belső jelentésektől a marketinganyagokig mindenféle dokumentumot, valamint a kép-, hang- és videofájlok egyre növekvő áradatát, amelyek pillanatokat rögzítenek, folyamatokat dokumentálnak és tudást közvetítenek. Becslések szerint ezek a strukturálatlan adatok a globális adatmennyiség akár 80 százalékát is kitehetik. Gyakran rengeteg részletet és összetettséget tartalmaznak, amelyek egyszerűen nem férnek el a hagyományos adatbázisok rendezett struktúráiban. Magában foglalja az emberi interakció árnyalatait, a technikai leírások bonyolultságait, valamint a valóság vizuális és auditív bizonyítékait.
Alkalmas:
A hasznosítás kihívásai
E hatalmas potenciál ellenére sok vállalat jelentős kihívásokkal néz szembe strukturálatlan adatainak teljes értékének kiaknázása során. A legnagyobb akadályt a speciális szakértelem és a megfelelő eszközök hiánya jelenti. Gyakran hiány van a képzett szakemberekből, akik képesek alkalmazni a gépi tanulás komplex algoritmusait és technikáit, hogy mintákat és elemzéseket nyerjenek ki ebből az adatáradatból. Ugyanakkor hiányoznak a felhasználóbarát és hatékony szoftvermegoldások, amelyek megkönnyíthetik és felgyorsíthatják az elemzési folyamatot.
Ezek a kihívások tükröződnek a releváns technológiák vonakodó bevezetésében. A vállalatok jelentős többsége még nem fektetett be jelentős összegeket olyan eszközökbe, amelyek lehetővé tennék számukra, hogy értékes információkat nyerjenek ki strukturálatlan adataikból. Valójában a vállalatoknak csak mintegy 16 százaléka szerzett be erre a célra szolgáló eszközöket. Ez arra utal, hogy a strukturálatlan adatok hasznosítására irányuló erőfeszítések többsége még nagyon korai szakaszban van, gyakran alig több kísérleti projektnél vagy egy szélesebb körű adatstratégia felé tett kísérleti első lépésnél. Sok vállalat még az út elején jár a strukturálatlan adataiban rejlő valódi potenciál felismerése és kiaknázása felé. Az adatok összetettsége, a speciális készségek iránti igény és a kezdeti beruházási költségek jelentős belépési akadályt jelentenek.
A generatív mesterséges intelligencia, mint az adatérték felszabadításának kulcsa
Ezen kihívások közepette a generatív mesterséges intelligencia ígéretes kulcsnak bizonyul a strukturálatlan adatok rejtett értékének feltárásában. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás terén elért eredmények új lehetőségeket nyitnak meg a strukturálatlan információk nagy mennyiségű automatizált feldolgozására és strukturálására. Képzeljen el olyan intelligens űrlapokat, amelyek képesek kinyerni a releváns információkat a szkennelt dokumentumokból vagy a kézzel írott jegyzetekből, és strukturált adatokká alakítani azokat. Vagy vegye fontolóra a részletes termékinformációk automatikus kinyerését képekből, ami jelentősen csökkentheti a manuális erőfeszítést.
A mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök nemcsak az adatok strukturálásában segíthetnek, hanem figyelmes megfigyelőként is működhetnek, figyelmeztetve a felhasználókat az adatminőség rendellenességeire, vagy támogatva az adattulajdonosokat digitális asszisztensként végzett sokrétű feladataikban. A generatív mesterséges intelligencia azonban egy lépéssel tovább megy. Nemcsak az adatokat képes elemezni és strukturálni, hanem új tartalmakat is létrehozhat, szövegeket összegezhet, ötleteket fejleszthet ki, és innovatív megoldásokat javasolhat a strukturálatlan adatokból kinyert minták és információk alapján. Például a marketingcsapatok a generatív mesterséges intelligencia segítségével személyre szabott hirdetési kampányokat hozhatnak létre az e-mailekben és az ügyfél-visszajelzésekben található preferenciák alapján. A termékfejlesztők a mesterséges intelligenciát felhasználhatják új tervezési ötletek generálására a termékleírásokban és az ügyfél-visszajelzésekben található információk elemzésével.
A generatív mesterséges intelligencia azon képessége, hogy felismeri az összetett kapcsolatokat és kreatív megoldásokat hozzon létre belőlük, hatékony eszközzé teszi a strukturálatlan adataik értékének maximalizálására törekvő vállalatok számára. Segíthet feltárni a rejtett mintákat, új ismereteket szerezni, valamint innovatív termékeket és szolgáltatásokat fejleszteni. Továbbá a mesterséges intelligencia adatfeldolgozási és elemzési feladatainak automatizálása lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy időt és erőforrásokat takarítsanak meg, és a stratégiai kezdeményezésekre összpontosítsanak.
Alkalmas:
A sikeres adatfelhasználáshoz szükséges lépések
Ahhoz, hogy kiaknázzák 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. Befektetés modern és hatékony adatkezelő rendszerekbe
Az adatok hasznosításának szilárd alapját a modern adatkezelő rendszerekbe való befektetés jelenti. Ez nemcsak a nagy teljesítményű adatbázisok és adattárházak megvalósítását foglalja magában, hanem olyan technológiák bevezetését is, amelyek hatékonyan lehetővé teszik a nagy adathalmazok gyűjtését, tárolását, feldolgozását és elemzését. A felhőalapú megoldások gyakran rugalmas és skálázható infrastruktúrát kínálnak, amely képes kielégíteni a növekvő igényeket. A megfelelő technológiák kiválasztását a vállalat konkrét igényeihez kell igazítani, és figyelembe kell venni mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatokat.
2. Olyan architektúrák figyelembevétele, mint a Data Mesh
Az adatkörnyezet növekvő összetettsége miatt a vállalatoknak fontolóra kellene venniük olyan architektúrák bevezetését, mint a Data Mesh. A Data Mesh egy decentralizált megközelítés az adatkezeléshez, ahol az üzleti egységek átveszik a saját adattermékeik feletti felelősséget. Ez nagyobb agilitást és rugalmasságot tesz lehetővé az adatfelhasználásban, és adatvezérelt kultúrát alakít ki a szervezetben. Az adattulajdonlás decentralizálásával lebonthatók a silók, és javítható az együttműködés a különböző csapatok között.
3. Az adattudatosság előmozdítása képzések segítségével
Az adatok csak akkor értékesek, ha az alkalmazottak rendelkeznek a hatékony használatukhoz szükséges készségekkel. Ezért a vállalatoknak átfogó adatismereti képzést kell kínálniuk annak biztosítása érdekében, hogy alkalmazottaik képesek legyenek adatvezérelt döntéseket hozni. Ez a képzés nem korlátozódhat az adatelemzőkre és az informatikai szakemberekre, hanem a vállalat minden területét le kell fednie, a vezetőktől az operatív személyzetig. Az adatelemzéssel, -vizualizációval és -értelmezéssel kapcsolatos alapvető ismeretek átadása kulcsfontosságú az adatvezérelt kultúra kialakításához.
4. Skálázható platform megvalósítása strukturálatlan tartalomhoz
A strukturálatlan adatok feldolgozása és elemzése speciális eszközöket és technológiákat igényel. A vállalatoknak egy skálázható platformba kell befektetniük, amely lehetővé teszi számukra a különböző forrásokból származó strukturálatlan tartalmak integrálását, feldolgozását és elemzését. Ennek a platformnak funkciókat kell kínálnia a szövegelemzéshez, a képfelismeréshez, a hang- és videóelemzéshez, valamint a releváns információk kinyeréséhez. A platform skálázhatósága kulcsfontosságú ahhoz, hogy lépést tartsunk a strukturálatlan adatok növekvő mennyiségével.
5. Világos irányelvek meghatározása a mesterséges intelligencia és az adatok kezelésére vonatkozóan
A mesterséges intelligencia és az adatok használata fontos etikai és jogi kérdéseket vet fel. A vállalatoknak egyértelmű irányelveket kell meghatározniuk a mesterséges intelligencia és az adatok kezelésére vonatkozóan annak biztosítása érdekében, hogy ezeket a technológiákat felelősségteljesen és a vonatkozó törvényekkel és szabályozásokkal összhangban használják. Ez olyan szempontokat foglal magában, mint az adatvédelem, az adatbiztonság, az átláthatóság és a méltányosság. Az irányelveknek minden alkalmazottra nézve kötelező érvényűnek kell lenniük, és azokat rendszeresen felül kell vizsgálni és frissíteni kell, hogy tükrözzék a technológiai fejlődést és a változó társadalmi elvárásokat.
Az adatkáosztól a versenyelőnyig: Hogyan a vállalatok feltárhatják adatkincseiket?
Azáltal, hogy proaktívan igazítják adatkezelési stratégiáikat a mesterséges intelligencia rendszerek konkrét követelményeihez, a vállalatok döntő versenyelőnyre tehetnek szert a jövőben. Feltárhatják korábban kiaknázatlan adataik rejtett értékét, innovatív termékeket és szolgáltatásokat fejleszthetnek, optimalizálhatják üzleti folyamataikat, és megalapozottabb döntéseket hozhatnak. Ahhoz, hogy egy olyan vállalatból, amely egy adatkincsen nyugszik, egy olyan vállalattá váljunk, amely aktívan használja ezt a kincset, stratégiai vízióra, technológiába és készségekbe való beruházásokra, valamint olyan vállalati kultúrára van szükség, amely elismeri és előmozdítja az adatokat értékes eszközként. A generatív mesterséges intelligencia korszaka egyedülálló lehetőséget kínál arra, hogy a strukturálatlan adatokban rejlő lehetőségeket példátlan módon kiaknázzuk, és új értékteremtési lehetőségeket tárjunk fel. Azok a vállalatok, amelyek megragadják ezt a lehetőséget, fenntartható előnyre tehetnek szert az egyre inkább adatvezérelt versenykörnyezetben. Az adatok rejtett kincsének felfedezéséhez vezető út csak most kezdődött el.
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?