Yayınlanma tarihi: 6 Ocak 2025 / Güncelleme tarihi: 6 Ocak 2025 - Yazar: Konrad Wolfenstein
Şirketlerin keşfedilmemiş veri hazinesi: Üretken yapay zeka gizli değerleri nasıl ortaya çıkarabilir - Resim: Xpert.Digital
Kullanılmayan veri hazineleri: Neden tüm şirket verilerinin %80'i kullanılmıyor?
Dijital bilgi arşivlerinde ölçülemez bir zenginlik, çoğu şirkette büyük ölçüde dokunulmadan kalan devasa boyutlarda bir veri hazinesi var. Yapay zeka uygulamaları için muazzam bir potansiyele sahip olmalarına rağmen, şirketlerin biriktirdiği yaklaşık beş bit veriden dördünün analitik dünyada asla gün yüzüne çıkmadığı tahmin ediliyor. Kullanılmayan bu veriler yalnızca cazip bir fırsatı temsil etmekle kalmıyor, aynı zamanda gizli riskleri de barındırıyor çünkü hassas bilgiler, varlığının ve patlayıcılığının hiç kimsenin farkında olmadığı derinliklerinde yatıyor olabilir.
Yapılandırılmamış verilerin gizli potansiyeli
Kullanılmayan bu veri zenginliğinin önemli bir kısmı, kendisini yapılandırılmamış veriler (veritabanı tablolarındaki geleneksel sınıflandırmaya meydan okuyan çeşitli bilgi koleksiyonu) biçiminde gösterir. Her biri anlaşmalar, yükümlülükler ve müşteri tercihlerinden oluşan bir mozaik olan, dijital arşivlerde hareketsiz duran sayısız müşteri sözleşmesinin olduğunu hayal edin. Yoğun geliştirme çalışmalarının sonucu olan ve tasarım kararları ve teknik karmaşıklıklar hakkında değerli bilgiler sağlayan ayrıntılı ürün özelliklerini düşünün. Bir şirketin birleştirilmiş bilgi birikimini ve en iyi uygulamalarını içeren çalışan el kitaplarını da unutmamak gerekir.
Ancak yapılandırılmamış veri dünyası bu örneklerin çok ötesine uzanıyor. Günlük iletişimleri karakterize eden aralıksız e-posta akışını, iç raporlardan pazarlama materyallerine kadar her türlü belgeyi ve anları yakalayan, süreçleri belgeleyen ve bilgi aktaran giderek artan görüntü, ses ve video dosyalarını içerir. Bu yapılandırılmamış verilerin, küresel veri hacminin yüzde 80'ini temsil ettiğine inanılıyor. Genellikle geleneksel veritabanlarının düzenli yapılarında yer bulmayan zengin ayrıntı ve karmaşıklık içerirler. İnsan etkileşiminin nüanslarını, teknik açıklamaların inceliklerini ve gerçekliğin görsel ve işitsel kanıtlarını içerirler.
İçin uygun:
Kullanılabilirliğin zorlukları
Bu muazzam potansiyele rağmen birçok şirket, yapılandırılmamış verilerinin tam değerini ortaya çıkarmakta önemli zorluklarla karşılaşıyor. En büyük engeller uzmanlaşmış teknik bilgi eksikliği ve yeterli araçların eksikliğidir. Bu veri selinden kalıpları ve içgörüleri çıkarmak için makine öğreniminin karmaşık algoritmalarını ve tekniklerini uygulayabilen profesyonellerin çoğu zaman eksikliği söz konusudur. Aynı zamanda analiz sürecini kolaylaştıracak ve hızlandırabilecek, kullanıcı dostu ve güçlü yazılım çözümlerinin eksikliği de söz konusudur.
Bu zorluklar, ilgili teknolojilerin tereddütlü kabulünde yansıtılmaktadır. Şirketlerin önemli bir çoğunluğu, yapılandırılmamış verilerinden değerli bilgiler elde etmelerini sağlayacak araçlara henüz önemli yatırımlar yapmadı. Aslında şirketlerin yalnızca yüzde 16'sı bu görevi gerçekleştirmek için özel araçlar satın aldı. Bu, yapılandırılmamış verilerden yararlanma çabalarının çoğunun hala çok erken bir aşamada olduğunu, genellikle pilot projelerden veya daha kapsamlı bir veri stratejisine yönelik ilk geçici adımlardan başka bir şey olmadığını göstermektedir. Pek çok şirket, yapılandırılmamış verilerinin gerçek potansiyelini fark etme ve ortaya çıkarma yolculuğunun henüz başındadır. Verilerin karmaşıklığı, uzmanlık becerilerine duyulan ihtiyaç ve ilk yatırım maliyetleri, girişin önünde önemli engeller oluşturmaktadır.
Veri değerinin kilidini açmanın anahtarı olarak üretken yapay zeka
Bu zorlukların ortasında üretken yapay zeka, yapılandırılmamış verilerin gizli değerinin ortaya çıkarılmasında umut verici bir anahtar olarak ortaya çıkıyor. Yapay zeka ve makine öğrenimindeki ilerlemeler, büyük miktarlarda yapılandırılmamış bilginin otomatik olarak işlenmesi ve yapılandırılması için yeni olanaklar açıyor. Taranan belgelerden veya el yazısıyla yazılan notlardan ilgili bilgileri çıkarabilen ve bunları yapılandırılmış verilere dönüştürebilen akıllı formlar hayal edin. Veya görsellerden ayrıntılı ürün bilgilerini otomatik olarak çıkarmayı düşünün; bu, manuel çabayı önemli ölçüde azaltabilir.
Yapay zeka destekli araçlar yalnızca yapılandırmaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda veri kalitesindeki anormallikleri işaret eden dikkatli gözlemciler olarak da hareket eder veya verilerden sorumlu olanları çeşitli görevlerinde desteklemek için dijital asistanlar olarak hareket eder. Ancak üretken yapay zeka bir adım daha ileri gidiyor. Yalnızca verileri analiz edip yapılandırmakla kalmıyor, aynı zamanda yapılandırılmamış verilerden keşfettiği kalıplara ve içgörülere dayanarak yeni içerik oluşturabilir, metinleri özetleyebilir, fikirler geliştirebilir ve yenilikçi çözümler önerebilir. Örneğin pazarlama ekipleri, e-postalarda ve müşteri geri bildirimlerinde yer alan tercihlere dayalı olarak kişiselleştirilmiş reklam kampanyaları oluşturmak için üretken yapay zekayı kullanabilir. Ürün geliştiricileri, ürün özelliklerinde ve müşteri yorumlarında yer alan bilgileri analiz ederek yeni tasarım fikirleri oluşturmak için yapay zekayı kullanabilir.
Üretken yapay zekanın karmaşık ilişkileri tanıma ve bunlardan yaratıcı çözümler üretme yeteneği, onu yapısal olmayan verilerinin değerini en üst düzeye çıkarmak isteyen şirketler için güçlü bir araç haline getiriyor. Gizli kalıpların ortaya çıkarılmasına, yeni içgörüler elde edilmesine ve yenilikçi ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka yoluyla veri işleme ve analiz görevlerini otomatikleştirmek, şirketlerin zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmesine ve stratejik girişimlere odaklanmasına da olanak tanır.
İçin uygun:
Başarılı veri kullanımı için gerekli adımlar
Üretken yapay zeka ve diğer uygulamalara yönelik henüz kullanılmamış verilerinin muazzam potansiyelini ortaya çıkarmak için şirketlerin proaktif adımlar atması ve veri yönetimi stratejilerini temelden yeniden düşünmesi gerekiyor.
1. Modern ve güçlü veri yönetimi sistemlerine yatırım
Modern veri yönetimi sistemlerine yatırım yapmak, verileri kullanmak için sağlam bir temel oluşturur. Bu, yalnızca güçlü veritabanlarının ve veri ambarlarının uygulanmasını değil, aynı zamanda büyük miktarda verinin verimli bir şekilde toplanmasını, depolanmasını, işlenmesini ve analiz edilmesini sağlayan teknolojilerin tanıtımını da içerir. Bulut tabanlı çözümler genellikle artan gereksinimleri karşılayan esnek ve ölçeklenebilir bir altyapı sunar. Doğru teknolojilerin seçimi şirketin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmalı ve hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler dikkate alınmalıdır.
2. Veri ağı gibi mimarileri göz önünde bulundurun
Veri ortamları giderek daha karmaşık hale geldikçe şirketlerin Veri Mesh gibi mimarileri benimsemeyi düşünmesi gerekiyor. Veri Ağı, departmanların kendi veri ürünlerinin sorumluluğunu üstlendiği, veri yönetimine yönelik merkezi olmayan bir yaklaşımdır. Bu, veri kullanımında daha fazla çeviklik ve esneklik sağlar ve kuruluş genelinde veri odaklı bir kültürü destekler. Veri sorumluluğunun merkezi olmayan hale getirilmesi siloları ortadan kaldırabilir ve farklı ekipler arasındaki işbirliğini geliştirebilir.
3. Veri okuryazarlığını eğitim yoluyla teşvik edin
Veriler yalnızca çalışanların onu etkili bir şekilde kullanmak için gerekli becerilere sahip olması durumunda değerlidir. Bu nedenle şirketler, çalışanlarının veriye dayalı kararlar alabilmesini sağlamak için kapsamlı veri okuryazarlığı eğitimleri sunmalıdır. Bu eğitim kursları sadece veri analistlerine ve BT uzmanlarına yönelik olmayıp, yöneticilerden operasyonel işlerdeki çalışanlara kadar şirketin tüm alanlarını kapsamalıdır. Veri analizi, görselleştirme ve yorumlama ile ilgili temel bilgilerin öğretilmesi, veriye dayalı bir kültür oluşturmak için çok önemlidir.
4. Ölçeklenebilir, yapılandırılmamış bir içerik platformu uygulayın
Yapılandırılmamış verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi özel araçlar ve teknolojiler gerektirir. Şirketler, çeşitli kaynaklardan gelen yapılandırılmamış içeriği entegre etmelerine, işlemelerine ve analiz etmelerine olanak tanıyan ölçeklenebilir bir platforma yatırım yapmalıdır. Bu platform, metin analizi, görüntü tanıma, ses ve video analizi ve ilgili bilgilerin çıkarılması için yetenekler sağlamalıdır. Platformun ölçeklenebilirliği, artan yapısal olmayan veri hacmine ayak uydurmak için kritik öneme sahiptir.
5. Yapay Zeka ve Verilerin Kullanımına İlişkin Açık Kılavuzlar Oluşturun
Yapay zeka kullanımı ve verilerin kullanımı önemli etik ve hukuki soruları gündeme getiriyor. Şirketler, bu teknolojilerin sorumlu bir şekilde ve geçerli yasa ve düzenlemelere uygun şekilde kullanılmasını sağlamak için yapay zeka ve verilerin işlenmesine yönelik net politikalar oluşturmalıdır. Buna veri koruma, veri güvenliği, şeffaflık ve adalet gibi hususlar da dahildir. Kılavuzlar tüm çalışanlar için bağlayıcı olmalı ve düzenli olarak gözden geçirilmeli ve teknolojideki ilerlemeleri ve değişen toplumsal beklentileri yansıtacak şekilde ayarlanmalıdır.
Veri kaosundan rekabet avantajına: Şirketler veri hazinelerinin kilidini nasıl açabilir?
Şirketler, veri yönetimi stratejilerini yapay zeka sistemlerinin özel gereksinimlerine proaktif bir şekilde uyarlayarak gelecek için belirleyici bir rekabet avantajı elde edebilir. Daha önce kullanılmamış verilerinin gizli değerini açığa çıkarabilir, yenilikçi ürün ve hizmetler geliştirebilir, iş süreçlerini optimize edebilir ve daha bilinçli kararlar alabilirler. Bir veri hazinesinin üzerinde oturan bir şirketten, bu hazineyi aktif olarak kullanan bir şirkete dönüşmek için stratejik bir vizyon, teknoloji ve becerilere yatırım yapılması ve verileri değerli bir varlık olarak tanıyan ve destekleyen bir kurum kültürü gerekir. Üretken yapay zeka çağı, yapılandırılmamış verilerin potansiyelini hayal edilemeyecek şekillerde ortaya çıkarmak ve yeni değer yaratma potansiyeli yaratmak için eşsiz bir fırsat sunuyor. Bu fırsatı değerlendiren şirketler, giderek veriye dayalı hale gelen rekabet ortamında sürdürülebilir bir avantaj elde edebilecek. Verilerin gizli hazinesini keşfetme yolculuğu daha yeni başladı.
İçin uygun: