Опубліковано: 6 січня 2025 р. / Оновлення з: 6 січня 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Нерозкритий скарб даних компанії: Як генеративна ШІ може розкрити приховані значення- Зображення: xpert.digital
Несподівані скарби даних: чому 80 % усіх даних компанії залишаються невикористаними
У архівах цифрової інформації незмірне багатство дрімота - скарб даних про гігантські розміри, що значною мірою не впливає на більшість компаній. За підрахунками, близько чотирьох із п’яти бітів даних, які приховували компанії, ніколи не бачать світла аналітичного світу, хоча існує величезний потенціал для застосування штучного інтелекту. Ці невикористані дані не лише представляють спокусливий шанс, але й містять приховані ризики, оскільки в їхній глибинній чутливій інформації може бути спокійно, чиє існування та вибухонебезпечність нікого не усвідомлюють.
Прихований потенціал неструктурованих даних
Значна частина цього невикористаного скарбу даних проявляється у вигляді неструктурованих даних - різноманітної збору інформації, яка виступає проти звичайної категоризації в таблицях баз даних. Уявіть собі незліченну кількість договорів клієнтів, які в цифрових архівах, кожен з них - мозаїка угод, зобов’язань та уподобань клієнтів. Подумайте про детальні характеристики продукту, які є результатом інтенсивної роботи з розробки та пропонують цінну інформацію про проектні рішення та технічні тонкощі. Не забувати посібників з працівників, які втілюють у комплекті знання та найкращі практики компанії.
Але світ неструктурованих даних виходить далеко за межі цих прикладів. Він включає невпинний струм електронних листів, що формують щоденне спілкування, документи різного роду, від внутрішніх звітів до маркетингових матеріалів, а також зростаючу повені зображення, аудіо та відеофайлів, які дотримуються моментів, документальних процесів та передають знання. Вважається, що ці неструктуровані дані припадають до 80 відсотків глобальної кількості даних. Вони часто приховують багатство деталей та складності, які просто не знаходять місця в впорядкованих структурах звичайних баз даних. Вони містять нюанси взаємодії людини, тонкощі технічних описів та зорові та акустичні докази реальності.
Підходить для цього:
Виклики корисного використання
Незважаючи на цей величезний потенціал, багато компаній стикаються з значними труднощами у відкритті повної вартості їх неструктурованих даних. Найбільші перешкоди-це відсутність спеціалізованого ноу-хау та відсутність адекватних інструментів. Часто бракує фахівців, які здатні використовувати складні алгоритми та методи машинного навчання для отримання закономірностей та знань з цього потопу даних. У той же час, бракує користувачів та потужних програмних рішень, які можуть полегшити та прискорити процес аналізу.
Ці виклики відображаються на нерішучому прийнятті відповідних технологій. Значна більшість компаній ще не зробила суттєвих інвестицій в інструменти, що дозволить їм отримати цінну інформацію з їх неструктурованих даних. Насправді лише близько 16 відсотків компаній набули спеціальних інструментів, щоб впоратися з цим завданням. Це вказує на те, що більшість зусиль щодо використання неструктурованих даних все ще знаходяться на дуже ранній стадії, часто не більше ніж пілотні проекти або перші попередні кроки до більш всебічної стратегії даних. Багато компаній досі знаходяться на початку шляху визнання та розвитку справжнього потенціалу їх неструктурованих даних. Складність даних, потреба в спеціалізованих навичках та початкові інвестиційні витрати є значними бар'єрами входу.
Генеративна ШІ як ключ до розробки значень даних
У розпал цих викликів генеративний ШІ виявляється перспективним ключем для очищення прихованого значення неструктурованих даних. Прогрес у галузі штучного інтелекту та механічного навчання відкриває нові можливості для автоматичної обробки та структурування великої кількості неструктурованої інформації. Уявіть собі інтелектуальні форми, які витягують відповідну інформацію із відсканованих документів або рукописних нотаток та перетворюють її в структуровані дані. Або подумайте про автоматичне вилучення детальної інформації про продукти із зображень, які можуть значно зменшити ручні зусилля.
Інструменти, що підтримуються AI, можуть не тільки допомогти у структуруванні, але й виступати уважним спостерігачем, який вказує на аномалії в якості даних або як цифрові помічники підтримують менеджерів даних у своїх різноманітних завданнях. Генеративна ШІ йде на крок далі. Він може не лише проаналізувати та структурувати дані, але й створювати новий вміст, узагальнити тексти, розробляти ідеї та пропонувати інноваційні рішення на основі закономірностей та знань, які вона отримала з неструктурованих даних. Наприклад, маркетингові команди можуть використовувати генеративний ШІ для створення персоналізованих рекламних кампаній на основі уподобань, що містяться в електронних листах та відгуках клієнтів. Розробники продуктів можуть використовувати AI для створення нових дизайнерських ідей, аналізуючи інформацію, що міститься в специфікаціях продукту та коментарях клієнтів.
Здатність генеративного ШІ розпізнавати складні відносини та отримувати творчі рішення робить їх потужним інструментом для компаній, які хочуть максимізувати цінність своїх неструктурованих даних. Це може допомогти розкрити приховані закономірності, отримати нові знання та розробити інноваційні продукти та послуги. Автоматизація завдань щодо обробки та аналізу даних AI також дозволяє компаніям заощадити час та ресурси та зосередитись на стратегічних ініціативах.
Підходить для цього:
Необхідні кроки для успішного використання даних
Для того, щоб відкрити величезний потенціал їх невикористаних даних для генеративного ШІ та інших додатків, компанії повинні принципово переосмислити проактивні етапи та принципово переосмислити свої стратегії управління даними.
1. Інвестиції в сучасні та потужні системи управління даними
Основною основою для використання даних є інвестиція в сучасні системи управління даними. Це включає не лише реалізацію потужних баз даних та складів даних, але й впровадження технологій, що дозволяють ефективно записувати, зберігання, обробку та аналіз великої кількості даних. Хмарні рішення часто пропонують гнучку та масштабовану інфраструктуру, яка відповідає зростаючим вимогам. Вибір правильних технологій повинен бути адаптований до конкретних потреб компанії та враховувати як структуровані, так і неструктуровані дані.
2. Ravery of Architectures, як сітка даних
З огляду на зростаючу складність ландшафтів даних, компанії повинні розглянути можливість впровадження таких архітектур, як сітка даних. Data Mesh - це децентралізований підхід до управління даними, в якому відділи беруть на себе відповідальність за власні продукти даних. Це забезпечує більшу спритність та гнучкість у використанні даних та сприяє культурі, спричиненій даними у всій компанії. За допомогою децентралізації відповідальності за даними силоси можуть бути розбиті, а співпраця між різними командами може бути вдосконалена.
3. Просування компетентності даних шляхом навчання
Дані цінні лише в тому випадку, якщо працівники мають необхідні навички їх ефективно використовувати. Таким чином, компанії повинні пропонувати компетентні курси компетентності з компетентністю, щоб забезпечити можливість їхніх працівників приймати рішення на основі даних. Ці навчальні курси повинні не лише спрямовані на аналітиків даних та ІТ -експертів, але й повинні охоплювати всі сфери компанії, від менеджерів до працівників оперативного бізнесу. Постірка основних знань про аналіз даних, візуалізацію та інтерпретацію має вирішальне значення для встановлення культури, спричиненої даними.
4. Впровадження масштабованої платформи для неструктурованого вмісту
Обробка та аналіз неструктурованих даних вимагає спеціальних інструментів та технологій. Компанії повинні інвестувати в масштабовану платформу, яка дозволяє інтегрувати, обробляти та аналізувати неструктурований вміст з різних джерел. Ця платформа повинна пропонувати функції для аналізу тексту, виявлення зображень, аудіо та відео -аналізу, а також для вилучення відповідної інформації. Масштабованість платформи має вирішальне значення для того, щоб мати можливість не відставати від зростаючого обсягу неструктурованих даних.
5. Встановлення чітких вказівок щодо боротьби з ШІ та даними
Використання ШІ та використання даних викликає важливі етичні та юридичні питання. Компанії повинні встановити чіткі вказівки щодо боротьби з ШІ та даними, щоб забезпечити відповідальність та відповідно до застосовних законів та правил ці технології. Сюди входять такі аспекти, як захист даних, безпека даних, прозорість та справедливість. Керівні принципи повинні бути обов'язковими для всіх працівників і регулярно перевіряються та адаптуються, щоб врахувати прогрес у технології та мінливі соціальні очікування.
Від хаосу даних до конкурентної переваги: як компанії можуть викрити свої скарби даних
Завдяки проактивній адаптації ваших стратегій управління даними до конкретних вимог систем AI, компанії можуть отримати рішучу конкурентну перевагу на майбутнє. Ви можете відкрити приховану цінність своїх раніше невикористаних даних, розробити інноваційні продукти та послуги, оптимізувати свої бізнес -процеси та приймати більш обґрунтовані рішення. Трансформація компанії, яка сидить на скарбах даних, у компанію, яка активно використовує цей скарб, вимагає стратегічного бачення, інвестицій у технології та навички, а також корпоративну культуру, яка визнає та сприяє даним цінним активом. Епоха генеративного ШІ пропонує унікальну можливість розв’язати потенціал неструктурованих даних несподівано та відкрити новий потенціал для додаткової вартості. Компанії, які використовують цю можливість, зможуть забезпечити стійку перевагу в конкурентному середовищі, спричиненому даними. Подорож, щоб виявити прихований скарб даних, щойно розпочалася.
Підходить для цього: