Невідкриті скарбниці даних компаній: Як генеративний штучний інтелект може виявити приховану цінність – Зображення: Xpert.Digital
Невикористані скарби даних: Чому 80% усіх даних компанії залишаються невикористаними
Цифрові архіви зберігають незмірне багатство, скарбницю даних гігантських розмірів, яка залишається значною мірою недоторканою в більшості компаній. За оцінками, приблизно чотири з п'яти бітів даних, які компанії накопичують, ніколи не бачать світла дня для аналізу, хоча вони приховують величезний потенціал для застосувань штучного інтелекту. Ці невикористані дані не лише представляють собою спокусливу можливість, але й містять приховані ризики, оскільки в них може дрімати конфіденційна інформація, про існування та значення якої ніхто не знає.
Прихований потенціал неструктурованих даних
Значна частина цього невикористаного скарбу даних проявляється у формі неструктурованих даних — різноманітної колекції інформації, яка не піддається традиційній категоризації в таблицях баз даних. Уявіть собі незліченну кількість контрактів з клієнтами, що дрімають у цифрових архівах, кожен з яких — це мозаїка угод, зобов'язань та уподобань клієнтів. Розгляньте детальні специфікації продукту, результат інтенсивної роботи з розробки, які пропонують цінну інформацію про дизайнерські рішення та технічні тонкощі. Не кажучи вже про посібники для співробітників, що втілюють колективні знання та передовий досвід компанії.
Але світ неструктурованих даних виходить далеко за межі цих прикладів. Він охоплює нескінченний потік електронних листів, які формують щоденне спілкування, документи всіх видів, від внутрішніх звітів до маркетингових матеріалів, та зростаючий потік зображень, аудіо- та відеофайлів, які фіксують моменти, документують процеси та передають знання. За оцінками, ці неструктуровані дані становлять до 80 відсотків світового обсягу даних. Вони часто містять безліч деталей та складнощів, які просто неможливо вмістити в упорядковані структури звичайних баз даних. Він включає нюанси людської взаємодії, тонкощі технічних описів, а також візуальні та слухові докази реальності.
Підходить для цього:
Проблеми використання
Незважаючи на цей величезний потенціал, багато компаній стикаються зі значними труднощами у розкритті повної цінності своїх неструктурованих даних. Найбільшими перешкодами є брак спеціалізованих знань та відсутність належних інструментів. Часто не вистачає кваліфікованих фахівців, здатних застосовувати складні алгоритми та методи машинного навчання для вилучення закономірностей та висновків з цього потоку даних. Водночас бракує зручних для користувача та потужних програмних рішень, які можуть полегшити та пришвидшити процес аналізу.
Ці проблеми відображаються в нерішучому впровадженні відповідних технологій. Значна більшість компаній ще не зробила суттєвих інвестицій в інструменти, які дозволили б їм отримувати цінну інформацію з неструктурованих даних. Фактично, лише близько 16 відсотків компаній придбали спеціалізовані інструменти для виконання цього завдання. Це свідчить про те, що більшість зусиль щодо використання неструктурованих даних все ще перебувають на дуже ранніх стадіях, часто це не більше ніж пілотні проекти або попередні перші кроки до ширшої стратегії роботи з даними. Багато компаній все ще перебувають на початку шляху до усвідомлення та розкриття справжнього потенціалу своїх неструктурованих даних. Складність даних, необхідність спеціалізованих навичок та початкові інвестиційні витрати є значними бар'єрами для входу.
Генеративний штучний інтелект як ключ до розкриття цінності даних
Серед цих викликів генеративний штучний інтелект виявляється перспективним ключем до розкриття прихованої цінності неструктурованих даних. Досягнення в галузі штучного інтелекту та машинного навчання відкривають нові можливості для автоматизованої обробки та структурування великих обсягів неструктурованої інформації. Уявіть собі інтелектуальні форми, які можуть витягувати відповідну інформацію зі сканованих документів або рукописних нотаток і перетворювати її на структуровані дані. Або розгляньте автоматичне вилучення детальної інформації про продукт із зображень, що може значно зменшити ручні зусилля.
Інструменти на базі штучного інтелекту можуть не лише допомагати зі структуруванням даних, але й виступати уважними спостерігачами, попереджаючи користувачів про аномалії в якості даних або підтримуючи власників даних у їхніх різноманітних завданнях як цифрових помічників. Однак генеративний штучний інтелект йде ще далі. Він може не лише аналізувати та структурувати дані, але й створювати новий контент, узагальнювати тексти, розвивати ідеї та пропонувати інноваційні рішення на основі закономірностей та висновків, отриманих з неструктурованих даних. Наприклад, маркетингові команди можуть використовувати генеративний штучний інтелект для створення персоналізованих рекламних кампаній на основі уподобань, що містяться в електронних листах та відгуках клієнтів. Розробники продуктів можуть використовувати штучний інтелект для генерування нових дизайнерських ідей, аналізуючи інформацію, що міститься в специфікаціях продуктів та коментарях клієнтів.
Здатність генеративного штучного інтелекту розпізнавати складні взаємозв'язки та знаходити з них креативні рішення робить його потужним інструментом для компаній, які прагнуть максимізувати цінність своїх неструктурованих даних. Він може допомогти виявити приховані закономірності, отримати нові ідеї та розробити інноваційні продукти та послуги. Крім того, автоматизація завдань обробки та аналізу даних за допомогою штучного інтелекту дозволяє компаніям заощаджувати час і ресурси й зосереджуватися на стратегічних ініціативах.
Підходить для цього:
Необхідні кроки для успішного використання даних
Щоб розкрити величезний потенціал своїх невикористаних даних для генеративного штучного інтелекту та інших застосувань, компанії повинні вжити проактивних заходів та фундаментально переглянути свої стратегії управління даними.
1. Інвестиції в сучасні та ефективні системи управління даними
Міцною основою для ефективного використання даних є інвестиції в сучасні системи управління даними. Це включає не лише впровадження високопродуктивних баз даних та сховищ даних, але й впровадження технологій, які ефективно дозволяють збирати, зберігати, обробляти та аналізувати великі набори даних. Хмарні рішення часто пропонують гнучку та масштабовану інфраструктуру, яка може задовольнити зростаючі потреби. Вибір правильних технологій має бути адаптований до конкретних потреб компанії та враховувати як структуровані, так і неструктуровані дані.
2. Розгляд архітектур, таких як Data Mesh
З огляду на зростаючу складність ландшафтів даних, компаніям слід розглянути можливість впровадження архітектур, таких як Data Mesh. Data Mesh – це децентралізований підхід до управління даними, де бізнес-підрозділи беруть на себе відповідальність за власні продукти даних. Це забезпечує більшу гнучкість та спритність у використанні даних і сприяє формуванню культури, орієнтованої на дані, в організації. Завдяки децентралізації власності на дані можна розібратися в ізоляції та покращити співпрацю між різними командами.
3. Сприяння розвитку грамотності в роботі з даними через навчання
Дані цінні лише тоді, коли працівники володіють необхідними навичками для їх ефективного використання. Тому компанії повинні пропонувати комплексне навчання з обробки даних, щоб забезпечити здатність своїх працівників приймати рішення на основі даних. Це навчання не повинно обмежуватися аналітиками даних та ІТ-фахівцями, а має охоплювати всі сфери діяльності компанії, від керівників до операційного персоналу. Надання базових знань про аналіз, візуалізацію та інтерпретацію даних має вирішальне значення для створення культури, керованої даними.
4. Впровадження масштабованої платформи для неструктурованого контенту
Обробка та аналіз неструктурованих даних вимагає спеціалізованих інструментів і технологій. Компанії повинні інвестувати в масштабовану платформу, яка дозволить їм інтегрувати, обробляти та аналізувати неструктурований контент з різних джерел. Ця платформа повинна пропонувати функції для аналізу тексту, розпізнавання зображень, аналізу аудіо та відео, а також вилучення відповідної інформації. Масштабованість платформи має вирішальне значення для того, щоб йти в ногу зі зростаючим обсягом неструктурованих даних.
5. Встановлення чітких правил роботи зі штучним інтелектом та даними
Використання штучного інтелекту та даних порушує важливі етичні та правові питання. Компанії повинні встановити чіткі правила поводження зі штучним інтелектом та даними, щоб забезпечити відповідальне використання цих технологій відповідно до чинного законодавства та нормативних актів. Це включає такі аспекти, як захист даних, безпека даних, прозорість та справедливість. Ці правила повинні бути обов'язковими для всіх співробітників і регулярно переглядатися та оновлюватися, щоб відображати технологічний прогрес і зміну суспільних очікувань.
Від хаосу даних до конкурентної переваги: як компанії можуть розкрити свої скарби даних
Завдяки проактивній адаптації своїх стратегій управління даними до конкретних вимог систем штучного інтелекту, компанії можуть отримати вирішальну конкурентну перевагу в майбутньому. Вони можуть розкрити приховану цінність своїх раніше невикористаних даних, розробляти інноваційні продукти та послуги, оптимізувати свої бізнес-процеси та приймати більш обґрунтовані рішення. Трансформація з компанії, яка базується на скарбах даних, на таку, яка активно їх використовує, вимагає стратегічного бачення, інвестицій у технології та навички, а також корпоративної культури, яка визнає та підтримує дані як цінний актив. Ера генеративного штучного інтелекту пропонує унікальну можливість розкрити потенціал неструктурованих даних безпрецедентними способами та відкрити нові можливості для створення цінності. Компанії, які скористаються цією можливістю, зможуть забезпечити собі стійку перевагу в конкурентному середовищі, де все більше керують дані. Шлях до відкриття прихованих скарбів даних тільки розпочався.
Підходить для цього: