Publicerad den 6 januari 2025 / UPDATE FrÄn: 6 januari 2025 - Författare: Konrad Wolfenstein
Företagets oupptÀckta dataskatt: Hur generativ AI kan avslöja dolda vÀrden- Bild: Xpert.digital
Omored Data Treasures: Varför 80 % av all företagsdata förblir oanvÀnda
I arkivet för digital information Àr en oÀndlig förmögenhet slumrande, en skatt av data om gigantiska dimensioner, som till stor del inte pÄverkas i de flesta företag. Det uppskattas att cirka fyra av fem databitar som hamnar företag aldrig ser ljuset i den analytiska vÀrlden, Àven om det finns en enorm potential för tillÀmpningar av konstgjord intelligens. Dessa oanvÀnda data representerar inte bara en frestande chans, utan innehÄller ocksÄ latenta risker, eftersom kÀnslig information i deras djup kan vila vars existens och explosivitet inte Àr medveten om nÄgon.
Den dolda potentialen för ostrukturerad data
En betydande del av denna oanvÀnda dataskatt manifesterar sig i form av ostrukturerad data - en mÄngfaldig information som motsÀtter sig konventionell kategorisering i databastabeller. FörestÀll dig de otaliga kundkontrakt som slumrar i digitala arkiv, var och en en mosaik av avtal, skyldigheter och kundpreferenser. TÀnk pÄ de detaljerade produktspecifikationer som Àr resultatet av intensivt utvecklingsarbete och erbjuder vÀrdefull insikt i designbeslut och tekniska subtiliteter. För att inte glömma de anstÀlldshandböckerna som förkroppsligar det medföljande kunskapen och bÀsta praxis för ett företag.
Men vÀrlden av ostrukturerade data strÀcker sig lÄngt utöver dessa exempel. Det inkluderar den oavbrutna strömmen i e -postmeddelanden som formar daglig kommunikation, dokument av alla slag, frÄn interna rapporter till marknadsföringsmaterial, sÄvÀl som den vÀxande översvÀmningen av bild-, ljud- och videofiler som följer stunder, dokumentprocesser och förmedlar kunskap. Det tros att denna ostrukturerade data stÄr för upp till 80 procent av den globala mÀngden data. De döljer ofta en rikedom av detaljer och komplexitet som helt enkelt inte hittar nÄgon plats i de ordnade strukturerna i konventionella databaser. De innehÄller nyanser av mÀnsklig interaktion, subtiliteterna i tekniska beskrivningar och det visuella och akustiska beviset pÄ verkligheten.
LÀmplig för detta:
Utmaningarna med det anvÀndbara
Trots denna enorma potential möter mÄnga företag betydande svÄrigheter att öppna upp hela vÀrdet pÄ deras ostrukturerade data. De största hindren Àr bristen pÄ specialiserad kunskap och bristen pÄ adekvata verktyg. Det finns ofta brist pÄ specialister som kan anvÀnda de komplexa algoritmerna och tekniker för maskininlÀrning för att extrahera mönster och kunskap frÄn denna översvÀmning av data. Samtidigt saknas anvÀndarvÀnliga och kraftfulla mjukvarulösningar som kan underlÀtta och pÄskynda analysprocessen.
Dessa utmaningar Äterspeglas i den tveksamma acceptansen av motsvarande tekniker. En betydande majoritet av företagen har Ànnu inte gjort nÄgra betydande investeringar i verktyg som skulle göra det möjligt för dem att fÄ vÀrdefull information frÄn deras ostrukturerade data. Faktum Àr att endast cirka 16 procent av företagen har förvÀrvat specialverktyg hittills för att hantera denna uppgift. Detta indikerar att de flesta anstrÀngningar för att anvÀnda ostrukturerade data fortfarande Àr i ett mycket tidigt skede, ofta inte mer Àn pilotprojekt eller första tentativa steg mot en mer omfattande datastrategi. MÄnga företag Àr fortfarande i början av vÀgen för att kÀnna igen och utveckla den verkliga potentialen för deras ostrukturerade data. Komplexiteten i data, behovet av specialiserade fÀrdigheter och de initiala investeringskostnaderna Àr betydande intrÀdesbarriÀrer.
Generativ AI som nyckeln till utvecklingen av datavÀrden
Mitt i dessa utmaningar visar den generativa AI vara en lovande nyckel för att rensa det dolda vÀrdet pÄ ostrukturerade data. Framstegen inom konstgjord intelligens och mekaniskt lÀrande öppnar nya möjligheter för automatisk bearbetning och strukturering av stora mÀngder ostrukturerad information. FörestÀll dig intelligenta former som extraherar relevant information frÄn skannade dokument eller handskrivna anteckningar och omvandlar den till strukturerade data. Eller tÀnk pÄ den automatiska extraktionen av detaljerad produktinformation frÄn bilder som kan minska manuell anstrÀngning avsevÀrt.
AI-stödda verktyg kan inte bara hjÀlpa till med struktureringen, utan ocksÄ fungera som en uppmÀrksam observatör som indikerar avvikelser i datakvalitet eller som digitala assistenter stöder datahanterare i sina olika uppgifter. Generativ AI gÄr ett steg lÀngre. Det kan inte bara analysera och strukturera data, utan ocksÄ skapa nytt innehÄll, sammanfatta texter, utveckla idéer och föreslÄ innovativa lösningar baserade pÄ de mönster och kunskaper som hon fick frÄn de ostrukturerade uppgifterna. Till exempel kan marknadsföringsteam anvÀnda generativ AI för att skapa personliga reklamkampanjer baserade pÄ preferenser som finns i e -postmeddelanden och kundÄterkoppling. Produktutvecklare kan anvÀnda AI för att generera nya designidéer genom att analysera informationen i produktspecifikationer och kundkommentarer.
Den generativa AI: s förmÄga att kÀnna igen komplexa relationer och hÀrleda kreativa lösningar gör dem till ett kraftfullt verktyg för företag som vill maximera vÀrdet pÄ deras ostrukturerade data. Det kan hjÀlpa till att avslöja dolda mönster, fÄ ny kunskap och utveckla innovativa produkter och tjÀnster. Automation av databehandling och analysuppgifter av AI gör det ocksÄ möjligt för företag att spara tid och resurser och fokusera pÄ strategiska initiativ.
LÀmplig för detta:
NödvÀndiga steg för framgÄngsrik dataanvÀndning
För att öppna upp den enorma potentialen för deras oanvÀnda data för generativ AI och andra applikationer mÄste företag i grund och botten tÀnka om proaktiva steg och tÀnka om sina datahanteringsstrategier.
1. Investeringar i moderna och kraftfulla datahanteringssystem
En solid grund för anvÀndning av data Àr investeringen i moderna datahanteringssystem. Detta inkluderar inte bara implementeringen av kraftfulla databaser och datalager, utan ocksÄ introduktionen av teknik som möjliggör inspelning, lagring, bearbetning och analys av stora mÀngder data effektivt. Molnbaserade lösningar erbjuder ofta en flexibel och skalbar infrastruktur som uppfyller de vÀxande kraven. Valet av rÀtt teknik bör anpassas efter företagets specifika behov och ta hÀnsyn till bÄde strukturerade och ostrukturerade data.
2. Ravery av arkitekturer som Data Mesh
Med tanke pÄ den ökande komplexiteten i datalandskapen bör företag övervÀga införandet av arkitekturer som datatnÀt. Data Mesh Àr ett decentraliserat tillvÀgagÄngssÀtt för datahantering, dÀr avdelningar tar ansvar för dina egna dataprodukter. Detta möjliggör större smidighet och flexibilitet i dataanvÀndning och frÀmjar data -driven kultur i hela företaget. Genom att decentralisera dataansvaret kan silor brytas upp och samarbetet mellan olika team kan förbÀttras.
3. FrÀmjande av datakompetens genom utbildning
Data Àr endast vÀrdefulla om de anstÀllda har nödvÀndiga fÀrdigheter för att anvÀnda dem effektivt. Företag bör dÀrför erbjuda omfattande utbildningskurser för datakompetens för att sÀkerstÀlla att deras anstÀllda kan fatta databaserade beslut. Dessa utbildningskurser bör inte bara riktas till dataanalytiker och IT -experter, utan bör ocksÄ tÀcka alla omrÄden i företaget, frÄn chefer till anstÀllda i den operativa verksamheten. Att förmedla grundlÀggande kunskaper om dataanalys, visualisering och tolkning Àr avgörande för att skapa en datadriven kultur.
4. Implementering av en skalbar plattform för ostrukturerat innehÄll
Bearbetning och analys av ostrukturerade data krÀver specialverktyg och teknik. Företag bör investera i en skalbar plattform som gör det möjligt att integrera, bearbeta och analysera ostrukturerat innehÄll frÄn olika kÀllor. Denna plattform bör erbjuda funktioner för textanalys, bilddetektering, ljud- och videoanalys samt för extraktion av relevant information. Plattformens skalbarhet Àr avgörande för att kunna hÄlla jÀmna steg med den vÀxande volymen av ostrukturerade data.
5. UpprÀttande av tydliga riktlinjer för att hantera AI och data
AnvÀndningen av AI och anvÀndningen av data vÀcker viktiga etiska och juridiska frÄgor. Företag mÄste faststÀlla tydliga riktlinjer för att hantera AI och data för att sÀkerstÀlla att dessa tekniker anvÀnds ansvarsfullt och i enlighet med tillÀmpliga lagar och förordningar. Detta inkluderar aspekter som dataskydd, datasÀkerhet, öppenhet och rÀttvisa. Riktlinjerna bör vara bindande för alla anstÀllda och kontrolleras regelbundet och anpassas för att ta hÀnsyn till framstegen inom tekniken och de förÀndrade sociala förvÀntningarna.
FrÄn datakaos till konkurrensfördel: Hur företag kan avslöja sina datakatter
Med den proaktiva anpassningen av dina datahanteringsstrategier till de specifika kraven i AI -system kan företag fÄ en avgörande konkurrensfördel för framtiden. Du kan öppna upp det dolda vÀrdet pÄ dina tidigare oanvÀnda data, utveckla innovativa produkter och tjÀnster, optimera dina affÀrsprocesser och fatta mer vÀlgrundade beslut. Omvandlingen av ett företag som sitter pÄ en dataskatt till ett företag som aktivt anvÀnder denna skatt krÀver en strategisk vision, investeringar i teknik och fÀrdigheter samt en företagskultur som erkÀnner och frÀmjar data som vÀrdefull tillgÄng. ERA för den generativa AI erbjuder en unik möjlighet att slÀppa loss potentialen för ostrukturerad data pÄ ett ovÀntat sÀtt och att öppna upp en ny potential för mervÀrde. Företag som tar tillfÀllet kommer att kunna sÀkra en hÄllbar fördel i en allt mer datadriven konkurrensmiljö. Resan för att upptÀcka den dolda dataskatten har just börjat.
LÀmplig för detta: