公司未被发现的数据宝藏（或数据混乱？）：生成式人工智能如何以结构化方式揭示隐藏的价值

数字信息档案中蕴藏着不可估量的财富，这是一种巨大的数据宝藏，但在大多数公司中基本上未被触及。据估计，公司囤积的大约五分之四的数据从未在分析领域出现过，尽管它们在人工智能应用方面具有巨大的潜力。这些未使用的数据不仅代表着诱人的机会，而且还蕴藏着潜在的风险，因为敏感信息可能隐藏在其深处，而无人知晓其存在和爆炸性。

非结构化数据的隐藏潜力

这种未开发的数据财富的很大一部分以非结构化数据的形式表现出来——这是一种违背数据库表中传统分类的多样化信息集合。想象一下数字档案中休眠的无数客户合同，每一份合同都包含协议、义务和客户偏好。考虑详细的产品规格，这些规格是密集开发工作的结果，并为设计决策和技术复杂性提供有价值的见解。不要忘记员工手册，它体现了公司的综合知识和最佳实践。

但非结构化数据的世界远远超出了这些例子。它包括持续不断的日常通信电子邮件、从内部报告到营销材料的各种文档，以及不断增长的捕捉瞬间、记录流程和传达知识的图像、音频和视频文件。据信，这些非结构化数据占全球数据量的 80%。它们通常包含大量的细节和复杂性，在传统数据库的有序结构中根本找不到空间。它们包含人类互动的细微差别、技术描述的微妙之处以及现实的视觉和听觉证据。

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可用性的挑战

尽管潜力巨大，但许多公司在释放非结构化数据的全部价值方面仍面临重大困难。最大的障碍是缺乏专业知识和足够的工具。通常缺乏能够应用机器学习的复杂算法和技术从大量数据中提取模式和见解的专业人员。同时，缺乏用户友好且功能强大的软件解决方案来促进和加速分析过程。

这些挑战体现在对相应技术的接受上犹豫不决。绝大多数公司尚未对能够从非结构化数据中提取有价值信息的工具进行大量投资。事实上，只有大约 16% 的公司购买了特定工具来完成这项任务。这表明，大多数利用非结构化数据的努力仍处于非常早期的阶段，通常只是试点项目或迈向更全面的数据战略的第一步。许多公司仍处于实现和释放非结构化数据真正潜力的旅程的开始。数据的复杂性、对专业技能的需求以及初始投资成本构成了巨大的进入壁垒。

生成式人工智能是释放数据价值的关键

面对这些挑战，生成式人工智能成为解锁非结构化数据隐藏价值的一把有希望的钥匙。人工智能和机器学习的进步为自动处理和结构化大量非结构化信息开辟了新的可能性。想象一下智能表单可以从扫描文档或手写笔记中提取相关信息并将其转换为结构化数据。或者考虑从图像中自动提取详细的产品信息，这可以显着减少手动工作量。

人工智能支持的工具不仅可以帮助构建数据，还可以充当细心的观察者，指出数据质量的异常情况，或者充当数字助理，为负责数据的人员提供各种任务的支持。然而，生成式人工智能更进一步。她不仅可以分析和结构化数据，还可以根据从非结构化数据中发现的模式和见解创建新内容、总结文本、发展想法并提出创新解决方案。例如，营销团队可以使用生成式人工智能，根据电子邮件中包含的偏好和客户反馈来创建个性化广告活动。产品开发人员可以使用人工智能通过分析产品规格和客户评论中包含的信息来产生新的设计理念。

生成式人工智能能够识别复杂的关系并从中得出创造性的解决方案，这使其成为希望最大化非结构化数据价值的公司的强大工具。它可以帮助发现隐藏的模式、获得新的见解并开发创新的产品和服务。通过人工智能自动化数据处理和分析任务还可以让公司节省时间和资源，并专注于战略举措。

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成功使用数据的必要步骤

为了释放未开发数据在生成人工智能和其他应用中的巨大潜力，企业必须采取积极主动的措施，从根本上重新思考其数据管理策略。

1. 投资现代化、强大的数据管理系统

投资现代数据管理系统为使用数据奠定了坚实的基础。这不仅包括实施强大的数据库和数据仓库，还包括引入能够有效收集、存储、处理和分析大量数据的技术。基于云的解决方案通常提供灵活且可扩展的基础架构，以满足不断增长的需求。选择正确的技术应根据公司的具体需求进行定制，并考虑结构化和非结构化数据。

2. 考虑数据网格等架构

随着数据环境变得越来越复杂，公司应该考虑采用数据网格等架构。数据网格是一种分散的数据管理方法，其中各部门对自己的数据产品负责。这使得数据使用具有更大的敏捷性和灵活性，并在整个组织内促进数据驱动的文化。分散数据责任可以打破孤岛并改善不同团队之间的协作。

3. 通过培训提升数据素养

只有当员工具备有效使用数据的必要技能时，数据才有价值。因此，公司应该提供全面的数据素养培训，以确保员工能够做出数据驱动的决策。这些培训课程不应仅仅针对数据分析师和IT专家，而应涵盖公司的各个领域，从管理人员到运营业务的员工。教授有关数据分析、可视化和解释的基础知识对于建立数据驱动的文化至关重要。

4. 实施可扩展的非结构化内容平台

处理和分析非结构化数据需要特殊的工具和技术。公司应该投资一个可扩展的平台，使他们能够集成、处理和分析来自各种来源的非结构化内容。该平台应提供文本分析、图像识别、音视频分析以及相关信息提取的能力。平台可扩展性对于跟上不断增长的非结构化数据量至关重要。

5. 制定处理人工智能和数据的明确指南

人工智能和数据的使用引发了重要的道德和法律问题。公司必须制定明确的人工智能和数据处理政策，以确保负责任地使用这些技术并符合适用的法律法规。这包括数据保护、数据安全、透明度和公平性等方面。该准则应对所有员工具有约束力，并应定期审查和调整，以反映技术进步和不断变化的社会期望。

从数据混乱到竞争优势：公司如何释放数据宝藏

通过主动调整数据管理策略以满足人工智能系统的特定要求，公司可以在未来获得决定性的竞争优势。他们可以释放以前未使用的数据的隐藏价值，开发创新产品和服务，优化业务流程并做出更明智的决策。从一家拥有数据宝库的公司转型为积极利用这一宝藏的公司，需要战略眼光、对技术和技能的投资，以及承认和推广数据作为宝贵资产的企业文化。生成式人工智能时代提供了一个独特的机会，可以以难以想象的方式释放非结构化数据的潜力，并开辟新的价值创造潜力。抓住这一机遇的公司将能够在日益数据驱动的竞争环境中获得可持续的优势。发现隐藏的数据宝藏的旅程才刚刚开始。

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