Nieodkryty skarb danych (czy chaos danych?) firm: w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może ujawniać ukryte wartości w uporządkowany sposób

Archiwa informacji cyfrowych zawierają niezmierzone bogactwa, skarb danych o gigantycznych rozmiarach, który w większości firm pozostaje w dużej mierze nietknięty. Szacuje się, że około cztery na pięć bitów danych gromadzonych przez firmy nigdy nie ujrzy światła dziennego w świecie analitycznym, mimo że kryją w sobie ogromny potencjał w zastosowaniach sztucznej inteligencji. Te niewykorzystane dane stanowią nie tylko kuszącą szansę, ale także niosą ze sobą ukryte ryzyko, ponieważ wrażliwe informacje mogą kryć się w ich głębi, a ich istnienia i wybuchowości nikt nie jest świadomy.

Ukryty potencjał nieustrukturyzowanych danych

Znaczna część tego niewykorzystanego bogactwa danych objawia się w postaci danych nieustrukturyzowanych — zróżnicowanego zbioru informacji, który wymyka się tradycyjnej kategoryzacji w tabelach baz danych. Wyobraź sobie niezliczone umowy z klientami uśpione w cyfrowych archiwach, a każda z nich to mozaika umów, zobowiązań i preferencji klientów. Pomyśl o szczegółowych specyfikacjach produktu, które są wynikiem intensywnych prac rozwojowych i zapewniają cenny wgląd w decyzje projektowe i zawiłości techniczne. Nie można zapomnieć o podręcznikach dla pracowników, które zawierają skonsolidowaną wiedzę i najlepsze praktyki firmy.

Ale świat nieustrukturyzowanych danych wykracza daleko poza te przykłady. Obejmuje nieustanny strumień e-maili charakteryzujących codzienną komunikację, wszelkiego rodzaju dokumenty, od raportów wewnętrznych po materiały marketingowe, a także rosnącą powódź obrazów, plików audio i wideo, które rejestrują chwile, dokumentują procesy i przekazują wiedzę. Uważa się, że te nieustrukturyzowane dane stanowią do 80 procent globalnego wolumenu danych. Często zawierają bogactwo szczegółów i złożoności, na które po prostu nie ma miejsca w uporządkowanych strukturach konwencjonalnych baz danych. Zawierają niuanse interakcji międzyludzkich, subtelności opisów technicznych oraz wizualne i akustyczne dowody rzeczywistości.

Nadaje się do:

• Dane są kluczowym elementem generatywnej sztucznej inteligencji - O znaczeniu danych dla sztucznej inteligencji

Wyzwania użyteczności

Pomimo tego ogromnego potencjału wiele firm boryka się z poważnymi trudnościami w uwolnieniu pełnej wartości swoich nieustrukturyzowanych danych. Największą przeszkodą jest brak specjalistycznej wiedzy i odpowiednich narzędzi. Często brakuje specjalistów, którzy potrafią zastosować złożone algorytmy i techniki uczenia maszynowego w celu wydobycia wzorców i wniosków z tego zalewu danych. Jednocześnie brakuje przyjaznych dla użytkownika i wydajnych rozwiązań programowych, które mogłyby ułatwić i przyspieszyć proces analizy.

Wyzwania te znajdują odzwierciedlenie w niechętnej akceptacji odpowiednich technologii. Zdecydowana większość firm nie dokonała jeszcze znaczących inwestycji w narzędzia, które umożliwiłyby im wydobycie cennych informacji z nieustrukturyzowanych danych. W rzeczywistości tylko około 16 procent firm zakupiło specjalne narzędzia do wykonania tego zadania. Sugeruje to, że większość wysiłków mających na celu wykorzystanie nieustrukturyzowanych danych jest wciąż na bardzo wczesnym etapie i często ogranicza się do projektów pilotażowych lub pierwszych wstępnych kroków w kierunku bardziej kompleksowej strategii dotyczącej danych. Wiele firm jest wciąż na początku podróży do wykorzystania i odblokowania prawdziwego potencjału swoich nieustrukturyzowanych danych. Złożoność danych, potrzeba specjalistycznych umiejętności i początkowe koszty inwestycji stanowią znaczące bariery wejścia.

Generatywna sztuczna inteligencja kluczem do odblokowania wartości danych

Wśród tych wyzwań generatywna sztuczna inteligencja okazuje się obiecującym kluczem do odblokowania ukrytej wartości nieustrukturyzowanych danych. Postępy w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym otwierają nowe możliwości automatycznego przetwarzania i strukturyzacji dużych ilości nieustrukturyzowanych informacji. Wyobraź sobie inteligentne formularze, które potrafią wyodrębnić istotne informacje ze zeskanowanych dokumentów lub odręcznych notatek i przekształcić je w ustrukturyzowane dane. Możesz też rozważyć automatyczne wyodrębnianie szczegółowych informacji o produkcie ze zdjęć, co może znacznie zmniejszyć wysiłek ręczny.

Narzędzia wspierane przez sztuczną inteligencję mogą nie tylko pomóc w strukturyzacji, ale także działać jako uważni obserwatorzy, którzy wskazują anomalie w jakości danych lub działać jako cyfrowi asystenci wspierający osoby odpowiedzialne za dane w ich różnych zadaniach. Jednak generatywna sztuczna inteligencja idzie o krok dalej. Potrafi nie tylko analizować i porządkować dane, ale także tworzyć nowe treści, podsumowywać teksty, opracowywać pomysły i proponować innowacyjne rozwiązania w oparciu o wzorce i spostrzeżenia, które odkryła na podstawie nieustrukturyzowanych danych. Na przykład zespoły marketingowe mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych kampanii reklamowych w oparciu o preferencje zawarte w e-mailach i opiniach klientów. Twórcy produktów mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do generowania nowych pomysłów projektowych, analizując informacje zawarte w specyfikacjach produktu i komentarzach klientów.

Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do rozpoznawania złożonych relacji i wyprowadzania z nich kreatywnych rozwiązań sprawia, że ​​jest to potężne narzędzie dla firm, które chcą zmaksymalizować wartość swoich nieustrukturyzowanych danych. Może pomóc odkryć ukryte wzorce, zyskać nowy wgląd i opracować innowacyjne produkty i usługi. Automatyzacja zadań związanych z przetwarzaniem i analizą danych za pomocą sztucznej inteligencji pozwala także firmom zaoszczędzić czas i zasoby oraz skupić się na inicjatywach strategicznych.

Nadaje się do:

• Sztuczna inteligencja w niemieckiej gospodarce i tam, gdzie wykorzystuje się generatywną sztuczną inteligencję – szanse i przewagi rynkowe dla MŚP

Niezbędne kroki do pomyślnego wykorzystania danych

Aby uwolnić ogromny potencjał niewykorzystanych danych na potrzeby generatywnej sztucznej inteligencji i innych zastosowań, firmy muszą podjąć proaktywne kroki i gruntownie przemyśleć swoje strategie zarządzania danymi.

1. Inwestycja w nowoczesne i wydajne systemy zarządzania danymi

Inwestycja w nowoczesne systemy zarządzania danymi stanowi solidną podstawę do wykorzystania danych. Obejmuje to nie tylko wdrażanie potężnych baz danych i hurtowni danych, ale także wprowadzenie technologii, które umożliwiają efektywne gromadzenie, przechowywanie, przetwarzanie i analizę dużych ilości danych. Rozwiązania oparte na chmurze często oferują elastyczną i skalowalną infrastrukturę, która spełnia rosnące wymagania. Dobór odpowiednich technologii powinien być dostosowany do konkretnych potrzeb przedsiębiorstwa i uwzględniać zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane.

2. Rozważ architekturę taką jak siatka danych

Ponieważ krajobrazy danych stają się coraz bardziej złożone, firmy powinny rozważyć przyjęcie architektur takich jak Data Mesh. Data Mesh to zdecentralizowane podejście do zarządzania danymi, w którym działy biorą odpowiedzialność za własne produkty danych. Umożliwia to większą zwinność i elastyczność wykorzystania danych oraz promuje kulturę opartą na danych w całej organizacji. Decentralizacja odpowiedzialności za dane może rozbić silosy i poprawić współpracę między różnymi zespołami.

3. Promuj umiejętność korzystania z danych poprzez szkolenia

Dane są wartościowe tylko wtedy, gdy pracownicy posiadają umiejętności niezbędne do ich efektywnego wykorzystania. Firmy powinny zatem oferować kompleksowe szkolenia w zakresie umiejętności korzystania z danych, aby zapewnić swoim pracownikom możliwość podejmowania decyzji w oparciu o dane. Szkolenia te powinny być skierowane nie tylko do analityków danych i ekspertów IT, ale powinny obejmować wszystkie obszary firmy, od menedżerów po pracowników operacyjnych. Nauczanie podstawowej wiedzy na temat analizy, wizualizacji i interpretacji danych ma kluczowe znaczenie dla ustanowienia kultury opartej na danych.

4. Wdróż skalowalną platformę treści nieustrukturyzowanych

Przetwarzanie i analiza nieustrukturyzowanych danych wymaga specjalnych narzędzi i technologii. Firmy powinny inwestować w skalowalną platformę, która pozwoli im integrować, przetwarzać i analizować nieustrukturyzowane treści z różnych źródeł. Platforma ta powinna zapewniać możliwości analizy tekstu, rozpoznawania obrazów, analizy audio i wideo oraz ekstrakcji odpowiednich informacji. Skalowalność platformy ma kluczowe znaczenie, aby nadążać za rosnącą ilością nieustrukturyzowanych danych.

5. Ustal jasne wytyczne dotyczące postępowania ze sztuczną inteligencją i danymi

Wykorzystanie sztucznej inteligencji i wykorzystanie danych rodzą ważne pytania etyczne i prawne. Firmy muszą ustanowić jasne zasady postępowania ze sztuczną inteligencją i danymi, aby mieć pewność, że technologie te będą wykorzystywane w sposób odpowiedzialny i zgodny z obowiązującymi przepisami i regulacjami. Obejmuje to takie aspekty, jak ochrona danych, bezpieczeństwo danych, przejrzystość i uczciwość. Wytyczne powinny być wiążące dla wszystkich pracowników i powinny być regularnie przeglądane i dostosowywane, aby odzwierciedlały postęp technologiczny i zmieniające się oczekiwania społeczne.

Od chaosu danych do przewagi konkurencyjnej: jak firmy mogą odblokować swoje skarby danych

Aktywnie dostosowując swoje strategie zarządzania danymi do specyficznych wymagań systemów AI, firmy mogą zyskać zdecydowaną przewagę konkurencyjną w przyszłości. Mogą odblokować ukrytą wartość swoich wcześniej niewykorzystanych danych, opracowywać innowacyjne produkty i usługi, optymalizować swoje procesy biznesowe i podejmować bardziej świadome decyzje. Przekształcenie się z firmy znajdującej się na skarbnicy danych w firmę aktywnie korzystającą z tego skarbu wymaga strategicznej wizji, inwestycji w technologię i umiejętności oraz kultury korporacyjnej, która uznaje i promuje dane jako cenne aktywa. Era generatywnej sztucznej inteligencji oferuje wyjątkową okazję do uwolnienia potencjału nieustrukturyzowanych danych w niewyobrażalny sposób i otwarcia nowego potencjału tworzenia wartości. Firmy, które wykorzystają tę szansę, będą w stanie zapewnić trwałą przewagę w konkurencyjnym środowisku w coraz większym stopniu opartym na danych. Podróż w celu odkrycia ukrytego skarbu danych właśnie się rozpoczęła.

Nadaje się do:

• Mniej pieniędzy na sztuczną inteligencję? Od upadku do wzrostu: dlaczego generatywna sztuczna inteligencja błyszczy pomimo spadających inwestycji
• Sztuczna inteligencja: czy generatywna sztuczna inteligencja to sztuczna inteligencja treści, czy wyłącznie model językowy sztucznej inteligencji i jakie inne modele sztucznej inteligencji istnieją?