Publicat la: 6 ianuarie 2025 / Actualizat la: 6 ianuarie 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Comoara de date nedescoperită a companiilor: Cum poate inteligența artificială generativă să dezvăluie valoare ascunsă – Imagine: Xpert.Digital
Comori de date neexploatate: De ce 80% din toate datele companiilor rămân neutilizate
Arhivele digitale dețin o bogăție incomensurabilă, o comoară de date de proporții gigantice, care rămâne în mare parte neatinsă în majoritatea companiilor. Se estimează că aproximativ patru din cinci biți de date pe care companiile îi stochează nu văd niciodată lumina zilei pentru analiză, chiar dacă ascund un potențial imens pentru aplicații de inteligență artificială. Aceste date neexploatate nu reprezintă doar o oportunitate tentantă, ci ascund și riscuri latente, deoarece informații sensibile, de a căror existență și semnificație nimeni nu este conștient, pot rămâne latente în interiorul lor.
Potențialul ascuns al datelor nestructurate
O parte semnificativă a acestei comori de date neexploatate se manifestă sub formă de date nestructurate - o colecție diversă de informații care sfidează clasificarea convențională în tabelele bazelor de date. Imaginați-vă nenumăratele contracte cu clienții care dorm în arhivele digitale, fiecare fiind un mozaic de acorduri, obligații și preferințe ale clienților. Luați în considerare specificațiile detaliate ale produsului, rezultatul unei munci intensive de dezvoltare, care oferă informații valoroase despre deciziile de proiectare și complexitatea tehnică. Ca să nu mai vorbim de manualele angajaților, care întruchipează cunoștințele colective și cele mai bune practici ale unei companii.
Însă lumea datelor nestructurate se extinde mult dincolo de aceste exemple. Ea cuprinde fluxul neîncetat de e-mailuri care modelează comunicarea zilnică, documente de tot felul, de la rapoarte interne la materiale de marketing, și fluxul tot mai mare de fișiere imagine, audio și video care surprind momente, documentează procese și transmit cunoștințe. Se estimează că aceste date nestructurate reprezintă până la 80% din volumul global de date. Adesea conțin o bogăție de detalii și o complexitate care pur și simplu nu pot fi găzduite în structurile ordonate ale bazelor de date convenționale. Include nuanțele interacțiunii umane, complexitatea descrierilor tehnice și dovezile vizuale și auditive ale realității.
Legat de asta:
Provocările utilizării
În ciuda acestui potențial imens, multe companii se confruntă cu provocări semnificative în valorificarea întregii valori a datelor lor nestructurate. Cele mai mari obstacole sunt lipsa expertizei specializate și absența instrumentelor adecvate. Există adesea o lipsă de profesioniști calificați, capabili să aplice algoritmii și tehnicile complexe ale învățării automate pentru a extrage modele și informații din acest avalanș de date. În același timp, există o lipsă de soluții software ușor de utilizat și puternice, care să poată facilita și accelera procesul de analiză.
Aceste provocări se reflectă în adoptarea ezitantă a tehnologiilor relevante. O majoritate semnificativă a companiilor nu au făcut încă investiții substanțiale în instrumente care le-ar permite să extragă informații valoroase din datele lor nestructurate. De fapt, doar aproximativ 16% dintre companii au achiziționat instrumente dedicate pentru a îndeplini această sarcină. Acest lucru sugerează că majoritatea eforturilor de a valorifica datele nestructurate sunt încă în stadii foarte incipiente, adesea puțin mai mult decât proiecte pilot sau primi pași provizorii către o strategie de date mai amplă. Multe companii sunt încă la începutul călătoriei pentru a recunoaște și a debloca adevăratul potențial al datelor lor nestructurate. Complexitatea datelor, nevoia de competențe specializate și costurile inițiale de investiții reprezintă bariere semnificative la intrare.
Inteligența artificială generativă ca cheie pentru deblocarea valorii datelor
În mijlocul acestor provocări, inteligența artificială generativă se dovedește a fi o cheie promițătoare pentru deblocarea valorii ascunse a datelor nestructurate. Progresele în inteligența artificială și învățarea automată deschid noi posibilități pentru procesarea și structurarea automată a unor volume mari de informații nestructurate. Imaginați-vă formulare inteligente care pot extrage informații relevante din documente scanate sau notițe scrise de mână și le pot transforma în date structurate. Sau luați în considerare extragerea automată a informațiilor detaliate despre produse din imagini, ceea ce ar putea reduce semnificativ efortul manual.
Instrumentele bazate pe inteligență artificială nu numai că pot ajuta la structurarea datelor, ci pot acționa și ca observatori atenți, alertând utilizatorii cu privire la anomalii în calitatea datelor sau sprijinind proprietarii de date în diversele lor sarcini ca asistenți digitali. IA generativă, însă, merge cu un pas mai departe. Nu numai că poate analiza și structura datele, dar poate și crea conținut nou, rezuma texte, dezvolta idei și sugera soluții inovatoare bazate pe modelele și informațiile pe care le-a cules din datele nestructurate. De exemplu, echipele de marketing ar putea utiliza inteligența artificială generativă pentru a crea campanii publicitare personalizate pe baza preferințelor conținute în e-mailuri și feedback-ul clienților. Dezvoltatorii de produse ar putea utiliza inteligența artificială pentru a genera noi idei de design prin analizarea informațiilor conținute în specificațiile produselor și comentariile clienților.
Capacitatea inteligenței artificiale generative de a recunoaște relații complexe și de a obține soluții creative din acestea o transformă într-un instrument puternic pentru companiile care doresc să maximizeze valoarea datelor lor nestructurate. Aceasta poate ajuta la descoperirea tiparelor ascunse, la obținerea de noi perspective și la dezvoltarea de produse și servicii inovatoare. În plus, automatizarea sarcinilor de procesare și analiză a datelor prin intermediul inteligenței artificiale permite companiilor să economisească timp și resurse și să se concentreze pe inițiative strategice.
Legat de asta:
Pașii necesari pentru utilizarea cu succes a datelor
Pentru a debloca imensul potențial al datelor lor neexploatate pentru inteligența artificială generativă și alte aplicații, companiile trebuie să ia măsuri proactive și să își regândească fundamental strategiile de gestionare a datelor.
1. Investiții în sisteme moderne și eficiente de gestionare a datelor
O bază solidă pentru valorificarea datelor este investiția în sisteme moderne de gestionare a datelor. Aceasta include nu numai implementarea unor baze de date și depozite de date de înaltă performanță, ci și introducerea de tehnologii care permit eficient colectarea, stocarea, procesarea și analiza seturilor mari de date. Soluțiile bazate pe cloud oferă adesea o infrastructură flexibilă și scalabilă, care poate satisface cerințele în creștere. Selecția tehnologiilor potrivite ar trebui adaptată nevoilor specifice ale companiei și să țină cont atât de datele structurate, cât și de cele nestructurate.
2. Luarea în considerare a arhitecturilor precum Data Mesh
Având în vedere complexitatea tot mai mare a peisajelor de date, companiile ar trebui să ia în considerare adoptarea unor arhitecturi precum Data Mesh. Data Mesh este o abordare descentralizată a gestionării datelor, în care unitățile de afaceri își asumă responsabilitatea pentru propriile produse de date. Acest lucru permite o agilitate și flexibilitate sporită în utilizarea datelor și promovează o cultură bazată pe date în întreaga organizație. Prin descentralizarea proprietății asupra datelor, se pot elimina compartimentele izolate și se poate îmbunătăți colaborarea dintre diferite echipe.
3. Promovarea alfabetizării în domeniul datelor prin instruire
Datele sunt valoroase doar dacă angajații posedă abilitățile necesare pentru a le utiliza eficient. Prin urmare, companiile ar trebui să ofere o instruire cuprinzătoare în domeniul alfabetizării datelor pentru a se asigura că angajații lor sunt capabili să ia decizii bazate pe date. Această instruire nu ar trebui să se limiteze la analiștii de date și profesioniștii IT, ci ar trebui să acopere toate domeniile companiei, de la directori la personalul operațional. Furnizarea de cunoștințe fundamentale despre analiza, vizualizarea și interpretarea datelor este crucială pentru stabilirea unei culturi bazate pe date.
4. Implementarea unei platforme scalabile pentru conținut nestructurat
Prelucrarea și analiza datelor nestructurate necesită instrumente și tehnologii specializate. Companiile ar trebui să investească într-o platformă scalabilă care să le permită să integreze, să proceseze și să analizeze conținut nestructurat din diverse surse. Această platformă ar trebui să ofere funcții pentru analiza textului, recunoașterea imaginilor, analiza audio și video și extragerea informațiilor relevante. Scalabilitatea platformei este crucială pentru a ține pasul cu volumul tot mai mare de date nestructurate.
5. Stabilirea unor linii directoare clare pentru gestionarea inteligenței artificiale și a datelor
Utilizarea inteligenței artificiale și a datelor ridică importante întrebări etice și juridice. Companiile trebuie să stabilească linii directoare clare pentru gestionarea inteligenței artificiale și a datelor pentru a se asigura că aceste tehnologii sunt utilizate în mod responsabil și în conformitate cu legile și reglementările aplicabile. Aceasta include aspecte precum protecția datelor, securitatea datelor, transparența și corectitudinea. Liniile directoare ar trebui să fie obligatorii pentru toți angajații și să fie revizuite și actualizate periodic pentru a reflecta progresele tehnologice și așteptările societății în continuă evoluție.
De la haosul datelor la avantaj competitiv: Cum își pot debloca companiile comorile de date
Prin adaptarea proactivă a strategiilor lor de gestionare a datelor la cerințele specifice ale sistemelor de inteligență artificială, companiile pot obține un avantaj competitiv decisiv pentru viitor. Acestea pot debloca valoarea ascunsă a datelor lor neexploatate anterior, pot dezvolta produse și servicii inovatoare, își pot optimiza procesele de afaceri și pot lua decizii mai informate. Transformarea de la o companie care se bazează pe o comoară de date la una care utilizează în mod activ această comoară necesită o viziune strategică, investiții în tehnologie și competențe și o cultură corporativă care recunoaște și promovează datele ca un activ valoros. Era inteligenței artificiale generative oferă o oportunitate unică de a dezlănțui potențialul datelor nestructurate în moduri fără precedent și de a debloca noi oportunități de creare de valoare. Companiile care profită de această oportunitate vor putea să-și asigure un avantaj durabil într-un peisaj competitiv din ce în ce mai bazat pe date. Călătoria către descoperirea comorii ascunse a datelor abia a început.
Legat de asta: