De onontdekte dataschat van bedrijven: hoe generatieve AI verborgen waarden kan onthullen – Afbeelding: Xpert.Digital
Onbenutte dataschatten: Waarom 80% van alle bedrijfsdata ongebruikt blijft
Digitale archieven bevatten een onmetelijke rijkdom, een schat aan gegevens van gigantische proporties, die in de meeste bedrijven grotendeels ongebruikt blijft. Naar schatting wordt ongeveer vier op de vijf databits die bedrijven opslaan nooit geanalyseerd, terwijl ze een enorm potentieel voor toepassingen in kunstmatige intelligentie in zich dragen. Deze onbenutte data vertegenwoordigt niet alleen een aantrekkelijke kans, maar brengt ook latente risico's met zich mee, omdat gevoelige informatie, waarvan niemand het bestaan en de betekenis kent, erin verborgen kan liggen.
Het verborgen potentieel van ongestructureerde data
Een aanzienlijk deel van deze onbenutte dataschat manifesteert zich in de vorm van ongestructureerde data – een diverse verzameling informatie die zich niet laat categoriseren in databasetabellen. Stel je de talloze klantcontracten voor die sluimeren in digitale archieven, elk een mozaïek van overeenkomsten, toezeggingen en klantvoorkeuren. Denk aan de gedetailleerde productspecificaties die het resultaat zijn van intensief ontwikkelwerk en waardevolle inzichten bieden in ontwerpbeslissingen en technische complexiteit. En vergeet de personeelshandboeken niet, die de collectieve kennis en best practices van een bedrijf belichamen.
Maar de wereld van ongestructureerde data reikt veel verder dan deze voorbeelden. Het omvat de onophoudelijke stroom e-mails die de dagelijkse communicatie vormgeven, documenten van allerlei aard, van interne rapporten tot marketingmateriaal, en de groeiende hoeveelheid beeld-, audio- en videobestanden die momenten vastleggen, processen documenteren en kennis overbrengen. Naar schatting is tot wel 80 procent van het wereldwijde datavolume afkomstig van deze ongestructureerde data. Deze data bevat vaak een schat aan details en complexiteit die simpelweg niet passen in de geordende structuren van conventionele databases. Het omvat de nuances van menselijke interactie, de fijne kneepjes van technische beschrijvingen en het visuele en auditieve bewijs van de werkelijkheid.
Geschikt hiervoor:
De uitdagingen van het gebruik
Ondanks dit immense potentieel staan veel bedrijven voor aanzienlijke uitdagingen bij het volledig benutten van de waarde van hun ongestructureerde data. De grootste obstakels zijn een gebrek aan specialistische expertise en de afwezigheid van adequate tools. Er is vaak een tekort aan gekwalificeerde professionals die in staat zijn de complexe algoritmen en technieken van machine learning toe te passen om patronen en inzichten uit deze enorme hoeveelheid data te halen. Tegelijkertijd ontbreken gebruiksvriendelijke en krachtige softwareoplossingen die het analyseproces kunnen vergemakkelijken en versnellen.
Deze uitdagingen komen tot uiting in de aarzelende adoptie van relevante technologieën. Een aanzienlijk deel van de bedrijven heeft nog geen substantiële investeringen gedaan in tools waarmee ze waardevolle inzichten uit hun ongestructureerde data kunnen halen. Sterker nog, slechts ongeveer 16 procent van de bedrijven heeft specifieke tools aangeschaft om deze taak uit te voeren. Dit suggereert dat de meeste pogingen om ongestructureerde data te benutten zich nog in een zeer vroeg stadium bevinden, vaak niet meer dan pilotprojecten of voorzichtige eerste stappen richting een bredere datastrategie. Veel bedrijven staan nog aan het begin van de reis om het ware potentieel van hun ongestructureerde data te herkennen en te ontsluiten. De complexiteit van de data, de behoefte aan specialistische vaardigheden en de initiële investeringskosten vormen aanzienlijke drempels.
Generatieve AI als sleutel tot het ontsluiten van de waarde van data
Temidden van deze uitdagingen blijkt generatieve AI een veelbelovende sleutel te zijn tot het ontsluiten van de verborgen waarde van ongestructureerde data. Vooruitgang in kunstmatige intelligentie en machine learning opent nieuwe mogelijkheden voor de geautomatiseerde verwerking en structurering van grote hoeveelheden ongestructureerde informatie. Denk bijvoorbeeld aan intelligente formulieren die relevante informatie uit gescande documenten of handgeschreven notities kunnen halen en omzetten in gestructureerde data. Of denk aan de automatische extractie van gedetailleerde productinformatie uit afbeeldingen, wat de handmatige inspanning aanzienlijk zou kunnen verminderen.
AI-gestuurde tools kunnen niet alleen helpen bij het structureren van data, maar ook fungeren als oplettende waarnemers die gebruikers waarschuwen voor afwijkingen in de datakwaliteit of data-eigenaren ondersteunen bij hun uiteenlopende taken als digitale assistenten. Generatieve AI gaat echter nog een stap verder. Het kan niet alleen data analyseren en structureren, maar ook nieuwe content creëren, teksten samenvatten, ideeën ontwikkelen en innovatieve oplossingen voorstellen op basis van de patronen en inzichten die het uit ongestructureerde data heeft gehaald. Marketingteams zouden bijvoorbeeld generatieve AI kunnen gebruiken om gepersonaliseerde advertentiecampagnes te creëren op basis van voorkeuren in e-mails en klantfeedback. Productontwikkelaars zouden AI kunnen gebruiken om nieuwe ontwerpideeën te genereren door informatie uit productspecificaties en klantcommentaren te analyseren.
Generatieve AI kan complexe verbanden herkennen en daaruit creatieve oplossingen afleiden, waardoor het een krachtig instrument is voor bedrijven die de waarde van hun ongestructureerde data willen maximaliseren. Het kan helpen verborgen patronen te ontdekken, nieuwe inzichten te verkrijgen en innovatieve producten en diensten te ontwikkelen. Bovendien stelt de automatisering van dataverwerking en -analyse bedrijven in staat tijd en middelen te besparen en zich te concentreren op strategische initiatieven.
Geschikt hiervoor:
Noodzakelijke stappen voor succesvol datagebruik
Om het immense potentieel van hun onbenutte data voor generatieve AI en andere toepassingen te ontsluiten, moeten bedrijven proactieve stappen ondernemen en hun datamanagementstrategieën fundamenteel herzien.
1. Investeringen in moderne en efficiënte datamanagementsystemen
Een solide basis voor het benutten van data is investeren in moderne datamanagementsystemen. Dit omvat niet alleen de implementatie van krachtige databases en datawarehouses, maar ook de introductie van technologieën die het efficiënt verzamelen, opslaan, verwerken en analyseren van grote datasets mogelijk maken. Cloudgebaseerde oplossingen bieden vaak een flexibele en schaalbare infrastructuur die kan voldoen aan groeiende eisen. De keuze voor de juiste technologieën moet worden afgestemd op de specifieke behoeften van het bedrijf en rekening houden met zowel gestructureerde als ongestructureerde data.
2. Overweging van architecturen zoals Data Mesh
Gezien de toenemende complexiteit van dataomgevingen, zouden bedrijven architecturen zoals Data Mesh moeten overwegen. Data Mesh is een gedecentraliseerde benadering van datamanagement waarbij businessunits eigenaar worden van hun eigen dataproducten. Dit zorgt voor meer wendbaarheid en flexibiliteit in het gebruik van data en bevordert een datagedreven cultuur binnen de organisatie. Door data-eigendom te decentraliseren, kunnen silo's worden afgebroken en de samenwerking tussen verschillende teams worden verbeterd.
3. Het bevorderen van data-geletterdheid door middel van training
Data is alleen waardevol als medewerkers over de nodige vaardigheden beschikken om er effectief mee om te gaan. Daarom zouden bedrijven uitgebreide trainingen in data-geletterdheid moeten aanbieden om ervoor te zorgen dat hun medewerkers in staat zijn om datagestuurde beslissingen te nemen. Deze training zou niet beperkt moeten blijven tot data-analisten en IT-professionals, maar zou alle afdelingen binnen het bedrijf moeten omvatten, van directie tot operationeel personeel. Het bieden van basiskennis over data-analyse, -visualisatie en -interpretatie is cruciaal voor het creëren van een datagedreven cultuur.
4. Implementatie van een schaalbaar platform voor ongestructureerde content
Het verwerken en analyseren van ongestructureerde data vereist gespecialiseerde tools en technologieën. Bedrijven zouden moeten investeren in een schaalbaar platform waarmee ze ongestructureerde content uit verschillende bronnen kunnen integreren, verwerken en analyseren. Dit platform moet functies bieden voor tekstanalyse, beeldherkenning, audio- en videoanalyse en het extraheren van relevante informatie. De schaalbaarheid van het platform is cruciaal om gelijke tred te houden met de groeiende hoeveelheid ongestructureerde data.
5. Duidelijke richtlijnen opstellen voor de omgang met AI en data
Het gebruik van AI en data roept belangrijke ethische en juridische vragen op. Bedrijven moeten duidelijke richtlijnen opstellen voor de omgang met AI en data om ervoor te zorgen dat deze technologieën verantwoord en in overeenstemming met de geldende wet- en regelgeving worden gebruikt. Dit omvat aspecten zoals gegevensbescherming, gegevensbeveiliging, transparantie en eerlijkheid. De richtlijnen moeten bindend zijn voor alle medewerkers en regelmatig worden herzien en bijgewerkt om rekening te houden met technologische ontwikkelingen en veranderende maatschappelijke verwachtingen.
Van datachaos naar concurrentievoordeel: hoe bedrijven hun dataschatten kunnen ontsluiten
Door hun datamanagementstrategieën proactief aan te passen aan de specifieke eisen van AI-systemen, kunnen bedrijven een doorslaggevend concurrentievoordeel voor de toekomst behalen. Ze kunnen de verborgen waarde van hun voorheen onbenutte data ontsluiten, innovatieve producten en diensten ontwikkelen, hun bedrijfsprocessen optimaliseren en beter onderbouwde beslissingen nemen. De transformatie van een bedrijf dat op een dataschat zit naar een bedrijf dat die schat actief benut, vereist een strategische visie, investeringen in technologie en vaardigheden, en een bedrijfscultuur die data erkent en stimuleert als een waardevolle asset. Het tijdperk van generatieve AI biedt een unieke kans om het potentieel van ongestructureerde data op ongekende wijze te ontsluiten en nieuwe mogelijkheden voor waardecreatie te creëren. Bedrijven die deze kans grijpen, zullen een duurzaam voordeel kunnen behalen in een steeds meer datagedreven concurrentielandschap. De reis naar het ontdekken van de verborgen schat aan data is nog maar net begonnen.
Geschikt hiervoor: