Опубликовано: 6 января 2025 г. / Обновление от: 6 января 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Неизведанная сокровищница данных компаний: как генеративный искусственный интеллект может раскрыть скрытые ценности - Изображение: Xpert.Digital
Неиспользованные сокровища данных: почему 80% всех данных компании остаются неиспользованными
Архивы цифровой информации содержат неизмеримое богатство, сокровищницу данных гигантских размеров, которая в большинстве компаний остается практически нетронутой. По оценкам, около четырех из пяти битов данных, которые накапливают компании, никогда не увидят свет в аналитическом мире, хотя они обладают огромным потенциалом для приложений искусственного интеллекта. Эти неиспользованные данные не только представляют собой заманчивую возможность, но и таят в себе скрытые риски, поскольку в их недрах может скрываться конфиденциальная информация, о существовании и взрывоопасности которой никто не подозревает.
Скрытый потенциал неструктурированных данных
Значительная часть этого неиспользованного богатства данных проявляется в форме неструктурированных данных — разнообразной коллекции информации, которая не поддается традиционной категоризации в таблицах базы данных. Представьте себе бесчисленные клиентские контракты, дремлющие в цифровых архивах, каждый из которых представляет собой мозаику соглашений, обязательств и предпочтений клиентов. Подумайте о подробных спецификациях продукта, которые являются результатом интенсивной разработки и дают ценную информацию о проектных решениях и технических тонкостях. Не стоит забывать и о справочниках для сотрудников, которые воплощают в себе консолидированные знания и передовой опыт компании.
Но мир неструктурированных данных выходит далеко за рамки этих примеров. Он включает в себя непрерывный поток электронных писем, которые характеризуют повседневную коммуникацию, документы всех видов, от внутренних отчетов до маркетинговых материалов, а также растущий поток изображений, аудио- и видеофайлов, которые фиксируют моменты, документируют процессы и передают знания. Считается, что эти неструктурированные данные составляют до 80 процентов глобального объема данных. Они часто содержат множество деталей и сложностей, которые просто не умещаются в упорядоченных структурах обычных баз данных. Они содержат нюансы человеческого взаимодействия, тонкости технических описаний и визуальные и акустические свидетельства реальности.
Подходит для:
Проблемы юзабилити
Несмотря на этот огромный потенциал, многие компании сталкиваются со значительными трудностями при раскрытии полной ценности своих неструктурированных данных. Самыми большими препятствиями являются отсутствие специализированных ноу-хау и адекватных инструментов. Часто не хватает профессионалов, способных применять сложные алгоритмы и методы машинного обучения для извлечения закономерностей и идей из этого потока данных. В то же время ощущается нехватка удобных и мощных программных решений, способных облегчить и ускорить процесс анализа.
Эти проблемы отражаются в нерешительном принятии соответствующих технологий. Значительное большинство компаний еще не вложили значительные средства в инструменты, которые позволили бы им извлекать ценную информацию из неструктурированных данных. Фактически, только около 16 процентов компаний приобрели специальные инструменты для выполнения этой задачи. Это говорит о том, что большинство усилий по использованию неструктурированных данных все еще находятся на очень ранней стадии, часто не более чем пилотные проекты или первые пробные шаги к более комплексной стратегии обработки данных. Многие компании все еще находятся в начале пути к реализации и раскрытию истинного потенциала своих неструктурированных данных. Сложность данных, необходимость специальных навыков и первоначальные инвестиционные затраты представляют собой серьезные препятствия для входа.
Генеративный ИИ как ключ к раскрытию ценности данных
На фоне этих проблем генеративный ИИ становится многообещающим ключом к раскрытию скрытой ценности неструктурированных данных. Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения открывают новые возможности для автоматической обработки и структурирования больших объемов неструктурированной информации. Представьте себе интеллектуальные формы, которые могут извлекать нужную информацию из отсканированных документов или рукописных заметок и преобразовывать ее в структурированные данные. Или рассмотрите возможность автоматического извлечения подробной информации о продукте из изображений, что может значительно сократить ручные усилия.
Инструменты, поддерживаемые искусственным интеллектом, могут не только помочь в структурировании, но и выступать в роли внимательных наблюдателей, указывающих на аномалии в качестве данных, или действовать как цифровые помощники, поддерживающие тех, кто отвечает за данные, в их различных задачах. Однако генеративный ИИ идет еще дальше. Она может не только анализировать и структурировать данные, но также создавать новый контент, обобщать тексты, разрабатывать идеи и предлагать инновационные решения на основе закономерностей и идей, которые она обнаружила на основе неструктурированных данных. Например, маркетинговые команды могут использовать генеративный искусственный интеллект для создания персонализированных рекламных кампаний на основе предпочтений, содержащихся в электронных письмах и отзывах клиентов. Разработчики продуктов могут использовать ИИ для генерации новых дизайнерских идей, анализируя информацию, содержащуюся в спецификациях продуктов и комментариях клиентов.
Способность генеративного ИИ распознавать сложные взаимосвязи и находить на их основе творческие решения делает его мощным инструментом для компаний, которые хотят максимизировать ценность своих неструктурированных данных. Это может помочь раскрыть скрытые закономерности, получить новую информацию и разработать инновационные продукты и услуги. Автоматизация задач обработки и анализа данных с помощью ИИ также позволяет компаниям экономить время и ресурсы и сосредоточиться на стратегических инициативах.
Подходит для:
Необходимые шаги для успешного использования данных
Чтобы раскрыть огромный потенциал своих неиспользованных данных для генеративного искусственного интеллекта и других приложений, компании должны предпринять активные шаги и фундаментально переосмыслить свои стратегии управления данными.
1. Инвестиции в современные и мощные системы управления данными.
Инвестиции в современные системы управления данными создают прочную основу для использования данных. Это включает в себя не только внедрение мощных баз данных и хранилищ данных, но и внедрение технологий, позволяющих эффективно собирать, хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Облачные решения часто предлагают гибкую и масштабируемую инфраструктуру, отвечающую растущим требованиям. Выбор правильных технологий должен быть адаптирован к конкретным потребностям компании и учитывать как структурированные, так и неструктурированные данные.
2. Рассмотрите такие архитектуры, как сетка данных.
Поскольку ландшафты данных становятся все более сложными, компаниям следует рассмотреть возможность внедрения таких архитектур, как Data Mesh. Data Mesh — это децентрализованный подход к управлению данными, при котором департаменты берут на себя ответственность за свои собственные информационные продукты. Это обеспечивает большую гибкость и оперативность использования данных и способствует развитию культуры, основанной на данных, во всей организации. Децентрализация ответственности за данные может разрушить разрозненность и улучшить сотрудничество между различными командами.
3. Повысить грамотность в области данных посредством обучения
Данные имеют ценность только в том случае, если сотрудники обладают необходимыми навыками для их эффективного использования. Поэтому компаниям следует предлагать комплексное обучение грамотности в области данных, чтобы гарантировать, что их сотрудники смогут принимать решения на основе данных. Эти учебные курсы должны быть ориентированы не только на аналитиков данных и ИТ-специалистов, но и охватывать все сферы деятельности компании: от менеджеров до сотрудников оперативного бизнеса. Обучение базовым знаниям об анализе, визуализации и интерпретации данных имеет решающее значение для создания культуры, основанной на данных.
4. Внедрить масштабируемую платформу неструктурированного контента.
Обработка и анализ неструктурированных данных требует специальных инструментов и технологий. Компаниям следует инвестировать в масштабируемую платформу, которая позволит им интегрировать, обрабатывать и анализировать неструктурированный контент из различных источников. Эта платформа должна предоставлять возможности для анализа текста, распознавания изображений, анализа аудио и видео, а также извлечения соответствующей информации. Масштабируемость платформы имеет решающее значение для того, чтобы идти в ногу с растущим объемом неструктурированных данных.
5. Установите четкие правила обращения с ИИ и данными.
Использование ИИ и использование данных поднимают важные этические и юридические вопросы. Компании должны установить четкую политику обращения с искусственным интеллектом и данными, чтобы гарантировать ответственное использование этих технологий в соответствии с применимыми законами и правилами. Сюда входят такие аспекты, как защита данных, безопасность данных, прозрачность и справедливость. Руководящие принципы должны быть обязательными для всех сотрудников и должны регулярно пересматриваться и корректироваться с учетом достижений в области технологий и меняющихся социальных ожиданий.
От хаоса данных к конкурентному преимуществу: как компании могут раскрыть свои сокровища данных
Активно адаптируя свои стратегии управления данными к конкретным требованиям систем искусственного интеллекта, компании могут получить решающее конкурентное преимущество в будущем. Они могут раскрыть скрытую ценность своих ранее неиспользованных данных, разрабатывать инновационные продукты и услуги, оптимизировать свои бизнес-процессы и принимать более обоснованные решения. Преобразование из компании, располагающей сокровищницей данных, в компанию, активно использующую эти сокровища, требует стратегического видения, инвестиций в технологии и навыки, а также корпоративной культуры, которая признает и продвигает данные как ценный актив. Эра генеративного искусственного интеллекта предлагает уникальную возможность раскрыть потенциал неструктурированных данных невообразимыми способами и открыть новый потенциал создания ценности. Компании, которые воспользуются этой возможностью, смогут обеспечить устойчивое преимущество в конкурентной среде, в которой все больше внимания уделяется данным. Путешествие по поиску скрытого сокровища данных только началось.
Подходит для: