Företagets oupptäckta dataskatt: Hur generativ AI kan avslöja dolda värden- Bild: Xpert.digital
Omored Data Treasures: Varför 80 % av all företagsdata förblir oanvända
I arkivet för digital information är en oändlig förmögenhet slumrande, en skatt av data om gigantiska dimensioner, som till stor del inte påverkas i de flesta företag. Det uppskattas att cirka fyra av fem databitar som hamnar företag aldrig ser ljuset i den analytiska världen, även om det finns en enorm potential för tillämpningar av konstgjord intelligens. Dessa oanvända data representerar inte bara en frestande chans, utan innehåller också latenta risker, eftersom känslig information i deras djup kan vila vars existens och explosivitet inte är medveten om någon.
Den dolda potentialen för ostrukturerad data
En betydande del av denna oanvända dataskatt manifesterar sig i form av ostrukturerad data - en mångfaldig information som motsätter sig konventionell kategorisering i databastabeller. Föreställ dig de otaliga kundkontrakt som slumrar i digitala arkiv, var och en en mosaik av avtal, skyldigheter och kundpreferenser. Tänk på de detaljerade produktspecifikationer som är resultatet av intensivt utvecklingsarbete och erbjuder värdefull insikt i designbeslut och tekniska subtiliteter. För att inte glömma de anställdshandböckerna som förkroppsligar det medföljande kunskapen och bästa praxis för ett företag.
Men världen av ostrukturerade data sträcker sig långt utöver dessa exempel. Det inkluderar den oavbrutna strömmen i e -postmeddelanden som formar daglig kommunikation, dokument av alla slag, från interna rapporter till marknadsföringsmaterial, såväl som den växande översvämningen av bild-, ljud- och videofiler som följer stunder, dokumentprocesser och förmedlar kunskap. Det tros att denna ostrukturerade data står för upp till 80 procent av den globala mängden data. De döljer ofta en rikedom av detaljer och komplexitet som helt enkelt inte hittar någon plats i de ordnade strukturerna i konventionella databaser. De innehåller nyanser av mänsklig interaktion, subtiliteterna i tekniska beskrivningar och det visuella och akustiska beviset på verkligheten.
Lämplig för detta:
Utmaningarna med det användbara
Trots denna enorma potential möter många företag betydande svårigheter att öppna upp hela värdet på deras ostrukturerade data. De största hindren är bristen på specialiserad kunskap och bristen på adekvata verktyg. Det finns ofta brist på specialister som kan använda de komplexa algoritmerna och tekniker för maskininlärning för att extrahera mönster och kunskap från denna översvämning av data. Samtidigt saknas användarvänliga och kraftfulla mjukvarulösningar som kan underlätta och påskynda analysprocessen.
Dessa utmaningar återspeglas i den tveksamma acceptansen av motsvarande tekniker. En betydande majoritet av företagen har ännu inte gjort några betydande investeringar i verktyg som skulle göra det möjligt för dem att få värdefull information från deras ostrukturerade data. Faktum är att endast cirka 16 procent av företagen har förvärvat specialverktyg hittills för att hantera denna uppgift. Detta indikerar att de flesta ansträngningar för att använda ostrukturerade data fortfarande är i ett mycket tidigt skede, ofta inte mer än pilotprojekt eller första tentativa steg mot en mer omfattande datastrategi. Många företag är fortfarande i början av vägen för att känna igen och utveckla den verkliga potentialen för deras ostrukturerade data. Komplexiteten i data, behovet av specialiserade färdigheter och de initiala investeringskostnaderna är betydande inträdesbarriärer.
Generativ AI som nyckeln till utvecklingen av datavärden
Mitt i dessa utmaningar visar den generativa AI vara en lovande nyckel för att rensa det dolda värdet på ostrukturerade data. Framstegen inom konstgjord intelligens och mekaniskt lärande öppnar nya möjligheter för automatisk bearbetning och strukturering av stora mängder ostrukturerad information. Föreställ dig intelligenta former som extraherar relevant information från skannade dokument eller handskrivna anteckningar och omvandlar den till strukturerade data. Eller tänk på den automatiska extraktionen av detaljerad produktinformation från bilder som kan minska manuell ansträngning avsevärt.
AI-stödda verktyg kan inte bara hjälpa till med struktureringen, utan också fungera som en uppmärksam observatör som indikerar avvikelser i datakvalitet eller som digitala assistenter stöder datahanterare i sina olika uppgifter. Generativ AI går ett steg längre. Det kan inte bara analysera och strukturera data, utan också skapa nytt innehåll, sammanfatta texter, utveckla idéer och föreslå innovativa lösningar baserade på de mönster och kunskaper som hon fick från de ostrukturerade uppgifterna. Till exempel kan marknadsföringsteam använda generativ AI för att skapa personliga reklamkampanjer baserade på preferenser som finns i e -postmeddelanden och kundåterkoppling. Produktutvecklare kan använda AI för att generera nya designidéer genom att analysera informationen i produktspecifikationer och kundkommentarer.
Den generativa AI: s förmåga att känna igen komplexa relationer och härleda kreativa lösningar gör dem till ett kraftfullt verktyg för företag som vill maximera värdet på deras ostrukturerade data. Det kan hjälpa till att avslöja dolda mönster, få ny kunskap och utveckla innovativa produkter och tjänster. Automation av databehandling och analysuppgifter av AI gör det också möjligt för företag att spara tid och resurser och fokusera på strategiska initiativ.
Lämplig för detta:
Nödvändiga steg för framgångsrik dataanvändning
För att öppna upp den enorma potentialen för deras oanvända data för generativ AI och andra applikationer måste företag i grund och botten tänka om proaktiva steg och tänka om sina datahanteringsstrategier.
1. Investeringar i moderna och kraftfulla datahanteringssystem
En solid grund för användning av data är investeringen i moderna datahanteringssystem. Detta inkluderar inte bara implementeringen av kraftfulla databaser och datalager, utan också introduktionen av teknik som möjliggör inspelning, lagring, bearbetning och analys av stora mängder data effektivt. Molnbaserade lösningar erbjuder ofta en flexibel och skalbar infrastruktur som uppfyller de växande kraven. Valet av rätt teknik bör anpassas efter företagets specifika behov och ta hänsyn till både strukturerade och ostrukturerade data.
2. Ravery av arkitekturer som Data Mesh
Med tanke på den ökande komplexiteten i datalandskapen bör företag överväga införandet av arkitekturer som datatnät. Data Mesh är ett decentraliserat tillvägagångssätt för datahantering, där avdelningar tar ansvar för dina egna dataprodukter. Detta möjliggör större smidighet och flexibilitet i dataanvändning och främjar data -driven kultur i hela företaget. Genom att decentralisera dataansvaret kan silor brytas upp och samarbetet mellan olika team kan förbättras.
3. Främjande av datakompetens genom utbildning
Data är endast värdefulla om de anställda har nödvändiga färdigheter för att använda dem effektivt. Företag bör därför erbjuda omfattande utbildningskurser för datakompetens för att säkerställa att deras anställda kan fatta databaserade beslut. Dessa utbildningskurser bör inte bara riktas till dataanalytiker och IT -experter, utan bör också täcka alla områden i företaget, från chefer till anställda i den operativa verksamheten. Att förmedla grundläggande kunskaper om dataanalys, visualisering och tolkning är avgörande för att skapa en datadriven kultur.
4. Implementering av en skalbar plattform för ostrukturerat innehåll
Bearbetning och analys av ostrukturerade data kräver specialverktyg och teknik. Företag bör investera i en skalbar plattform som gör det möjligt att integrera, bearbeta och analysera ostrukturerat innehåll från olika källor. Denna plattform bör erbjuda funktioner för textanalys, bilddetektering, ljud- och videoanalys samt för extraktion av relevant information. Plattformens skalbarhet är avgörande för att kunna hålla jämna steg med den växande volymen av ostrukturerade data.
5. Upprättande av tydliga riktlinjer för att hantera AI och data
Användningen av AI och användningen av data väcker viktiga etiska och juridiska frågor. Företag måste fastställa tydliga riktlinjer för att hantera AI och data för att säkerställa att dessa tekniker används ansvarsfullt och i enlighet med tillämpliga lagar och förordningar. Detta inkluderar aspekter som dataskydd, datasäkerhet, öppenhet och rättvisa. Riktlinjerna bör vara bindande för alla anställda och kontrolleras regelbundet och anpassas för att ta hänsyn till framstegen inom tekniken och de förändrade sociala förväntningarna.
Från 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 få en avgörande konkurrensfördel för framtiden. Du kan öppna upp det dolda värdet på dina tidigare oanvända data, utveckla innovativa produkter och tjänster, optimera dina affärsprocesser och fatta mer välgrundade beslut. Omvandlingen av ett företag som sitter på en dataskatt till ett företag som aktivt använder denna skatt kräver en strategisk vision, investeringar i teknik och färdigheter samt en företagskultur som erkänner och främjar data som värdefull tillgång. ERA för den generativa AI erbjuder en unik möjlighet att släppa loss potentialen för ostrukturerad data på ett oväntat sätt och att öppna upp en ny potential för mervärde. Företag som tar tillfället kommer att kunna säkra en hållbar fördel i en allt mer datadriven konkurrensmiljö. Resan för att upptäcka den dolda dataskatten har just börjat.
Lämplig för detta: