Gepubliceerd op: 6 januari 2025 / Update van: 6 januari 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
De onontdekte gegevensschat van het bedrijf: hoe generatieve AI verborgen waarden kan blootleggen- afbeelding: xpert.Digital
Niet -geboden gegevensschatten: waarom 80 % van alle bedrijfsgegevens ongebruikt blijven
In de archieven van digitale informatie is een onmetelijke rijkdom sluimerend, een schat aan gegevens van gigantische dimensies, die in de meeste bedrijven grotendeels niet wordt beïnvloed. Geschat wordt dat ongeveer vier van de vijf databits die bedrijven hebben opgepot, nooit het licht van de analytische wereld zien, hoewel er een enorm potentieel is voor toepassingen van kunstmatige intelligentie. Deze ongebruikte gegevens vormen niet alleen een verleidelijke kans, maar bevatten ook latente risico's, omdat in hun diepten gevoelige informatie kan rusten wiens bestaan en explosiviteit zich niet bewust zijn van iemand.
Het verborgen potentieel van ongestructureerde gegevens
Een aanzienlijk deel van deze ongebruikte gegevensschat manifesteert zich in de vorm van ongestructureerde gegevens - een diverse verzameling informatie die zich verzet tegen conventionele categorisatie in databasetabellen. Stel je de talloze klantcontracten voor die sluimeren in digitale archieven, elk een mozaïek van overeenkomsten, verplichtingen en klantvoorkeuren. Denk aan de gedetailleerde productspecificaties die het resultaat zijn van intensief ontwikkelingswerk en bieden waardevolle inzichten in ontwerpbeslissingen en technische subtiliteiten. Niet te vergeten de handleidingen van de werknemers die de gebundelde kennis en best practices van een bedrijf belichamen.
Maar de wereld van ongestructureerde gegevens reikt veel verder dan deze voorbeelden. Het omvat de onophoudelijke stroom van e -mails die dagelijkse communicatie, alle soorten documenten vormen, van interne rapporten tot marketingmateriaal, evenals de groeiende stroom van imago, audio en videobestanden die zich houden aan momenten, documentprocessen en kennis overbrengen. Er wordt aangenomen dat deze ongestructureerde gegevens goed zijn voor maximaal 80 procent van de wereldwijde hoeveelheid gegevens. Ze verbergen vaak een rijkdom van detail en complexiteit die eenvoudigweg geen plaats vinden in de geordende structuren van conventionele databases. Ze bevatten de nuances van menselijke interactie, de subtiliteiten van technische beschrijvingen en het visuele en akoestische bewijs van de realiteit.
Geschikt hiervoor:
De uitdagingen van de bruikbare
Ondanks dit enorme potentieel hebben veel bedrijven te maken met aanzienlijke moeilijkheden bij het openen van de volledige waarde van hun ongestructureerde gegevens. De grootste hindernissen zijn een gebrek aan gespecialiseerde knowhow en het ontbreken van voldoende hulpmiddelen. Er zijn vaak een gebrek aan specialisten die in staat zijn om de complexe algoritmen en technieken van machine learning te gebruiken om patronen en kennis uit deze vloed van gegevens te extraheren. Tegelijkertijd is er een gebrek aan gebruikersvriendelijke en krachtige softwareoplossingen die het analyseproces kunnen vergemakkelijken en versnellen.
Deze uitdagingen worden weerspiegeld in de aarzelende acceptatie van overeenkomstige technologieën. Een aanzienlijke meerderheid van de bedrijven heeft nog geen belangrijke investeringen gedaan in tools waarmee ze waardevolle informatie kunnen verkrijgen uit hun ongestructureerde gegevens. In feite heeft slechts ongeveer 16 procent van de bedrijven speciale tools tot nu toe verworven om deze taak aan te kunnen. Dit geeft aan dat de meeste inspanningen om ongestructureerde gegevens te gebruiken zich nog in een zeer vroeg stadium bevinden, vaak niet meer dan pilootprojecten of eerste voorlopige stappen naar een meer uitgebreide gegevensstrategie. Veel bedrijven staan nog steeds aan het begin van het pad om het ware potentieel van hun ongestructureerde gegevens te herkennen en te ontwikkelen. De complexiteit van de gegevens, de behoefte aan gespecialiseerde vaardigheden en de initiële beleggingskosten zijn aanzienlijke toegangsbarrières.
Generatieve AI als de sleutel tot de ontwikkeling van gegevenswaarden
Te midden van deze uitdagingen blijkt de generatieve AI een veelbelovende sleutel te zijn om de verborgen waarde van ongestructureerde gegevens te wissen. De vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie en mechanisch leren openen nieuwe kansen voor automatische verwerking en het structureren van grote hoeveelheden ongestructureerde informatie. Stel je intelligente vormen voor die relevante informatie uit gescande documenten of handgeschreven notities halen en deze omzetten in gestructureerde gegevens. Of denk aan de automatische extractie van gedetailleerde productinformatie uit afbeeldingen die de handmatige inspanning aanzienlijk kunnen verminderen.
AI-ondersteunde tools kunnen niet alleen helpen bij de structurering, maar fungeren ook als een attente waarnemer die anomalieën in gegevenskwaliteit aangeven of als digitale assistenten datamanagers ondersteunen bij hun diverse taken. Generatieve AI gaat nog een stap verder. Het kan niet alleen gegevens analyseren en structureren, maar ook nieuwe inhoud maken, teksten samenvatten, ideeën ontwikkelen en innovatieve oplossingen voorstellen op basis van de patronen en kennis die ze heeft verkregen uit de ongestructureerde gegevens. Marketingteams kunnen bijvoorbeeld generatieve AI gebruiken om gepersonaliseerde advertentiecampagnes te maken op basis van de voorkeuren in e -mails en feedback van klanten. Productontwikkelaars kunnen AI gebruiken om nieuwe ontwerpideeën te genereren door de informatie in productspecificaties en opmerkingen van klanten te analyseren.
Het vermogen van de generatieve AI om complexe relaties te herkennen en creatieve oplossingen af te leiden, maakt hen een krachtig hulpmiddel voor bedrijven die de waarde van hun ongestructureerde gegevens willen maximaliseren. Het kan helpen verborgen patronen te ontdekken, nieuwe kennis op te doen en innovatieve producten en diensten te ontwikkelen. De automatisering van gegevensverwerking en analysetaken van AI stelt bedrijven ook in staat om tijd en middelen te besparen en zich te concentreren op strategische initiatieven.
Geschikt hiervoor:
Noodzakelijke stappen voor succesvol gegevensgebruik
Om het immense potentieel van hun ongebruikte gegevens voor generatieve AI en andere toepassingen te openen, moeten bedrijven fundamenteel proactieve stappen heroverwegen en hun strategieën voor gegevensbeheer fundamenteel heroverwegen.
1. Investering in moderne en krachtige gegevensbeheersystemen
Een solide basis voor het gebruik van gegevens is de investering in moderne gegevensbeheersystemen. Dit omvat niet alleen de implementatie van krachtige databases en datawarehouses, maar ook de introductie van technologieën die de opname, opslag, verwerking en analyse van grote hoeveelheden data efficiënt mogelijk maken. Cloudgebaseerde oplossingen bieden vaak een flexibele en schaalbare infrastructuur die aan de groeiende vereisten voldoet. De selectie van de juiste technologieën moet worden aangepast aan de specifieke behoeften van het bedrijf en rekening houden met zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens.
2. Ravery van architecturen zoals datamesh
Gezien de toenemende complexiteit van gegevenslandschappen, moeten bedrijven rekening houden met de introductie van architecturen zoals gegevensmesh. Gegevensmesh is een gedecentraliseerde aanpak voor gegevensbeheer, waarbij afdelingen verantwoordelijkheid nemen voor uw eigen gegevensproducten. Dit maakt een grotere behendigheid en flexibiliteit in gegevensgebruik mogelijk en bevordert gegevens -gedreven cultuur in het hele bedrijf. Door gegevensverantwoordelijkheid te decentraliseren, kunnen silo's worden opgebroken en kan de samenwerking tussen verschillende teams worden verbeterd.
3. Promotie van gegevenscompetentie door middel van training
Gegevens zijn alleen waardevol als de werknemers de nodige vaardigheden hebben om ze effectief te gebruiken. Bedrijven moeten daarom uitgebreide trainingscursussen voor gegevenscompetenties aanbieden om ervoor te zorgen dat hun werknemers op gegevens gebaseerde beslissingen kunnen nemen. Deze trainingscursussen moeten niet alleen worden gericht op data -analisten en IT -experts, maar moeten ook alle gebieden van het bedrijf dekken, van managers tot werknemers in het operationele bedrijf. Het geven van basiskennis over gegevensanalyse, visualisatie en interpretatie is cruciaal om een gegevensgestuurde cultuur vast te stellen.
4. Implementatie van een schaalbaar platform voor ongestructureerde inhoud
De verwerking en analyse van ongestructureerde gegevens vereist speciale tools en technologieën. Bedrijven moeten investeren in een schaalbaar platform dat het mogelijk maakt om ongestructureerde inhoud uit verschillende bronnen te integreren, te verwerken en te analyseren. Dit platform moet functies bieden voor tekstanalyse, beelddetectie, audio- en video -analyse en voor extractie van relevante informatie. De schaalbaarheid van het platform is cruciaal om het groeiende volume van ongestructureerde gegevens bij te houden.
5. Stel van duidelijke richtlijnen voor het omgaan met AI en gegevens
Het gebruik van AI en het gebruik van gegevens roept belangrijke ethische en juridische vragen op. Bedrijven moeten duidelijke richtlijnen vaststellen voor het omgaan met AI en gegevens om ervoor te zorgen dat deze technologieën op verantwoorde wijze worden gebruikt en in overeenstemming met de toepasselijke wet- en voorschriften. Dit omvat aspecten zoals gegevensbescherming, gegevensbeveiliging, transparantie en billijkheid. De richtlijnen moeten bindend zijn voor alle werknemers en worden regelmatig gecontroleerd en aangepast om rekening te houden met de vooruitgang in de technologie en de veranderende sociale verwachtingen.
Van gegevenschaos tot concurrentievoordeel: hoe bedrijven hun gegevensschatten kunnen blootleggen
Met de proactieve aanpassing van uw strategieën voor gegevensbeheer aan de specifieke vereisten van AI -systemen, kunnen bedrijven een beslissend concurrentievoordeel krijgen voor de toekomst. U kunt de verborgen waarde van uw eerder ongebruikte gegevens openen, innovatieve producten en services ontwikkelen, uw bedrijfsprocessen optimaliseren en meer goedgestelde beslissingen nemen. De transformatie van een bedrijf dat op een gegevensschat zit in een bedrijf dat deze schat actief gebruikt, vereist een strategische visie, investeringen in technologie en vaardigheden, evenals een bedrijfscultuur die gegevens herkent en promoot als waardevol actief. Het tijdperk van de generatieve AI biedt een unieke kans om het potentieel van ongestructureerde gegevens op een onverwachte manier te ontketenen en een nieuw potentieel voor extra waarde te openen. Bedrijven die van deze kans worden aangepakt, kunnen een duurzaam voordeel behalen in een steeds meer data -gedreven concurrentieomgeving. De reis om de verborgen gegevensschat te ontdekken is net begonnen.
Geschikt hiervoor: