Företagens oupptäckta dataskatt: Hur generativ AI kan avslöja dolt värde – Bild: Xpert.Digital
Outnyttjade dataskatter: Varför 80 % av all företagsdata förblir oanvänd
Digitala arkiv rymmer en omätlig rikedom, en skattkammare av data av gigantiska proportioner, som i stort sett förblir orörd i de flesta företag. Det uppskattas att ungefär fyra av fem databitar som företag hamstrar aldrig ser dagens ljus för analys, trots att de döljer en enorm potential för tillämpningar av artificiell intelligens. Denna outnyttjade data representerar inte bara en lockande möjlighet utan rymmer också latenta risker, för känslig information, vars existens och betydelse ingen är medveten om, kan ligga vilande inom dem.
Den dolda potentialen hos ostrukturerad data
En betydande del av denna outnyttjade dataskatt manifesterar sig i form av ostrukturerad data – en mångsidig samling information som trotsar konventionell kategorisering i databastabeller. Föreställ dig de otaliga kundkontrakten som slumrar i digitala arkiv, vart och ett en mosaik av avtal, skyldigheter och kundpreferenser. Tänk på de detaljerade produktspecifikationerna, resultatet av intensivt utvecklingsarbete, som erbjuder värdefulla insikter i designbeslut och tekniska komplikationer. För att inte tala om personalhandböckerna, som förkroppsligar ett företags samlade kunskap och bästa praxis.
Men världen av ostrukturerad data sträcker sig långt bortom dessa exempel. Den omfattar den oavbrutna strömmen av e-postmeddelanden som formar den dagliga kommunikationen, dokument av alla slag, från interna rapporter till marknadsföringsmaterial, och den växande floden av bild-, ljud- och videofiler som fångar ögonblick, dokumenterar processer och förmedlar kunskap. Denna ostrukturerade data uppskattas stå för upp till 80 procent av den globala datavolymen. Den innehåller ofta en mängd detaljer och komplexitet som helt enkelt inte kan rymmas i de ordnade strukturerna i konventionella databaser. Den inkluderar nyanserna i mänsklig interaktion, invecklade tekniska beskrivningar och visuella och auditiva bevis på verkligheten.
Lämplig för detta:
Utmaningarna med användningen
Trots denna enorma potential står många företag inför betydande utmaningar när det gäller att frigöra det fulla värdet av sin ostrukturerade data. De största hindren är brist på specialiserad expertis och avsaknaden av lämpliga verktyg. Det råder ofta brist på skickliga yrkesverksamma som kan tillämpa de komplexa algoritmerna och teknikerna inom maskininlärning för att extrahera mönster och insikter från denna dataflod. Samtidigt saknas användarvänliga och kraftfulla programvarulösningar som kan underlätta och accelerera analysprocessen.
Dessa utmaningar återspeglas i det tveksamma införandet av relevant teknik. En betydande majoritet av företagen har ännu inte gjort några betydande investeringar i verktyg som skulle göra det möjligt för dem att utvinna värdefulla insikter från sina ostrukturerade data. Faktum är att endast cirka 16 procent av företagen har skaffat dedikerade verktyg för att utföra denna uppgift. Detta tyder på att de flesta ansträngningar att utnyttja ostrukturerade data fortfarande är i ett mycket tidigt skede, ofta lite mer än pilotprojekt eller preliminära första steg mot en bredare datastrategi. Många företag är fortfarande i början av resan för att inse och frigöra den verkliga potentialen hos sina ostrukturerade data. Datans komplexitet, behovet av specialiserade färdigheter och de initiala investeringskostnaderna utgör betydande inträdeshinder.
Generativ AI som nyckeln till att frigöra datavärde
Mitt i dessa utmaningar visar sig generativ AI vara en lovande nyckel till att frigöra det dolda värdet av ostrukturerad data. Framsteg inom artificiell intelligens och maskininlärning öppnar upp nya möjligheter för automatiserad bearbetning och strukturering av stora volymer ostrukturerad information. Föreställ dig intelligenta formulär som kan extrahera relevant information från skannade dokument eller handskrivna anteckningar och omvandla den till strukturerad data. Eller överväg automatisk extrahering av detaljerad produktinformation från bilder, vilket avsevärt skulle kunna minska den manuella arbetsinsatsen.
AI-drivna verktyg kan inte bara hjälpa till med att strukturera data, utan också fungera som uppmärksamma observatörer, varna användare för avvikelser i datakvaliteten eller stödja dataägare i deras olika uppgifter som digitala assistenter. Generativ AI går dock ett steg längre. Den 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 insikter den har hämtat från ostrukturerad data. Till exempel kan marknadsföringsteam använda generativ AI för att skapa personliga reklamkampanjer baserade på preferenser i e-postmeddelanden och kundfeedback. Produktutvecklare kan använda AI för att generera nya designidéer genom att analysera information i produktspecifikationer och kundkommentarer.
Generativ AI:s förmåga att identifiera komplexa samband och härleda kreativa lösningar från dem gör den till ett kraftfullt verktyg för företag som vill maximera värdet av sin ostrukturerade data. Den kan hjälpa till att avslöja dolda mönster, få nya insikter och utveckla innovativa produkter och tjänster. Dessutom gör AI:s automatisering av databehandling och analys det möjligt för företag att spara tid och resurser och fokusera på strategiska initiativ.
Lämplig för detta:
Nödvändiga steg för framgångsrik dataanvändning
För att frigöra den enorma potentialen hos outnyttjad data för generativ AI och andra tillämpningar måste företag vidta proaktiva åtgärder och fundamentalt ompröva sina datahanteringsstrategier.
1. Investeringar i moderna och effektiva datahanteringssystem
En solid grund för att utnyttja data är investeringar i moderna datahanteringssystem. Detta inkluderar inte bara implementering av högpresterande databaser och datalager, utan också införandet av tekniker som effektivt möjliggör insamling, lagring, bearbetning och analys av stora datamängder. Molnbaserade lösningar erbjuder ofta en flexibel och skalbar infrastruktur som kan möta växande krav. Valet av rätt tekniker bör skräddarsys efter företagets specifika behov och ta hänsyn till både strukturerad och ostrukturerad data.
2. Hänsyn till arkitekturer som Data Mesh
Med tanke på den ökande komplexiteten i datalandskap bör företag överväga att anta arkitekturer som Data Mesh. Data Mesh är en decentraliserad metod för datahantering där affärsenheter tar äganderätt över sina egna dataprodukter. Detta möjliggör större flexibilitet och smidighet i dataanvändningen och främjar en datadriven kultur i hela organisationen. Genom att decentralisera dataägande kan silos brytas ner och samarbetet mellan olika team förbättras.
3. Främja datakunskap genom utbildning
Data är bara värdefullt om anställda har de nödvändiga färdigheterna för att använda dem effektivt. Därför bör företag erbjuda omfattande utbildning i datakunskap för att säkerställa att deras anställda kan fatta datadrivna beslut. Denna utbildning bör inte begränsas till dataanalytiker och IT-proffs, utan bör omfatta alla delar av företaget, från chefer till operativ personal. Att tillhandahålla grundläggande kunskaper om dataanalys, visualisering och tolkning är avgörande för att etablera en datadriven kultur.
4. Implementering av en skalbar plattform för ostrukturerat innehåll
Bearbetning och analys av ostrukturerad data kräver specialiserade verktyg och tekniker. Företag bör investera i en skalbar plattform som gör det möjligt för dem att integrera, bearbeta och analysera ostrukturerat innehåll från olika källor. Denna plattform bör erbjuda funktioner för textanalys, bildigenkänning, ljud- och videoanalys samt utvinning av relevant information. Plattformens skalbarhet är avgörande för att hålla jämna steg med den växande volymen av ostrukturerad data.
5. Upprätta tydliga riktlinjer för hantering av AI och data
Användningen av AI och data väcker viktiga etiska och juridiska frågor. Företag måste upprätta tydliga riktlinjer för hantering av AI och data för att säkerställa att dessa tekniker används ansvarsfullt och i enlighet med gällande lagar och förordningar. Detta inkluderar aspekter som dataskydd, datasäkerhet, transparens och rättvisa. Riktlinjerna bör vara bindande för alla anställda och regelbundet ses över och uppdateras för att återspegla tekniska framsteg och utvecklande samhälleliga förväntningar.
Från datakaos till konkurrensfördelar: Hur företag kan frigöra sina dataskatter
Genom att proaktivt anpassa sina datahanteringsstrategier till de specifika kraven hos AI-system kan företag få en avgörande konkurrensfördel för framtiden. De kan frigöra det dolda värdet av sina tidigare outnyttjade data, utveckla innovativa produkter och tjänster, optimera sina affärsprocesser och fatta mer välgrundade beslut. Att omvandla sig från ett företag som sitter på en dataskatt till ett som aktivt använder den skatten kräver en strategisk vision, investeringar i teknik och kompetens, och en företagskultur som erkänner och främjar data som en värdefull tillgång. Eran av generativ AI erbjuder en unik möjlighet att frigöra potentialen hos ostrukturerad data på exempellösa sätt och låsa upp nya möjligheter till värdeskapande. Företag som tar denna möjlighet kommer att kunna säkra en hållbar fördel i ett alltmer datadrivet konkurrenslandskap. Resan för att upptäcka den dolda skatten av data har bara börjat.
Lämplig för detta: