Andmete taasleiutamine:
Unustatud andmete muutmine tehisintellektiks

Ettevõtte tehisintellekt on saabunud lubadusega muuta organisatsioonide tootlikkust ja jõudlust revolutsiooniliselt kogu maailmas. Tehisintellekti algatuste tõeline edu sõltub aga põhimõtteliselt juurdepääsust kvaliteetsetele ettevõtte andmetele. See põhjalik tehisintellekti aruanne uurib, kuidas organisatsioonid saavad avada oma struktureerimata andmevarades peituva varjatud väärtuse ja muuta unustatud andmehoidlad võimsaks tehisintellektiks, mis edendab äritulemusi.

Miks see on praegu oluline?

• 80% ettevõtte andmetest on struktureerimata ja kasvab hämmastava 55–65% aastas, mis kujutab endast tohutut kasutamata potentsiaali organisatsioonidele, kes saavad seda teavet tõhusalt rakendada.
• 60% organisatsiooniandmetest peetakse "tumedaks" – mis tähendab, et see jääb kvantifitseerimata, kasutamata ning ärikasutajatele ja analüütilistele süsteemidele suures osas kättesaamatuks
• Petabaidiskaalas vastavusprobleemid tekivad kataloogimata, kontrollimata pimedate andmehoidlate kaudu, mis on hajutatud ettevõtte infrastruktuuridesse
• Ettevõtte tehisintellekt vajab kvaliteetseid andmeid pakkuda täpseid, ohutuid ja turvalisi äritulemusi, mis õigustavad tehisintellekti tehnoloogiatesse tehtavaid olulisi investeeringuid
• Intelligentne andmete klassifikatsioon (IDC) tehisintellekti toel saab nüüd automaatselt töödelda ja liigitada tohutul hulgal struktureerimata sisu, mida varem oli võimatu suures mahus analüüsida
• Andmehaldusraamistikud on muutunud oluliseks turvalisuse, vastavuse ja juurdepääsu kontrolli haldamisel erinevate andmetüüpide puhul, võimaldades samal ajal tehisintellektil põhinevaid teadmisi

Mida sa õpid

See tehisintellekt pakub praktilisi juhiseid ja strateegilisi teadmisi organisatsioonidele, kes on valmis oma andmevarad tehisintellektiks muutma:

• Kuidas tuvastada ja hinnata oma organisatsiooni tumeandmete hoidlaid – sealhulgas unustatud andmevarade avastamise, kataloogimise ja potentsiaalse väärtuse hindamise metoodikad
• Tehisintellektil põhineva andmete klassifitseerimise ja haldamise rakendamise strateegiad – hõlmab tehnoloogiaid, protsesse ja organisatsioonilisi muudatusi, mis on vajalikud struktureerimata andmete haldamiseks ettevõtte tasandil
• Parimad tavad struktureerimata andmete ettevalmistamiseks ettevõtte tehisintellekti rakenduste jaoks – sealhulgas andmete puhastamise, rikastamise ja struktureerimise tehnikad, mis maksimeerivad tehisintellekti mudeli jõudlust
• Riskide maandamise lähenemisviisid vastavuse, turvalisuse ja andmekaitse tagamiseks – varem kontrollimata andmehoidlate aktiveerimisega seotud regulatiivsete ja turvaprobleemide lahendamine
• Andmete uuendamise algatuste äriväärtuse mõõtmise investeeringutasuvuse raamistikud – mõõdikute ja mõõtmismeetodite pakkumine andmete teisendamise projektide finantsmõju demonstreerimiseks
• Reaalse maailma rakendamise tegevuskavad andmete muutmiseks tehisintellektiks – pakkudes samm-sammult juhiseid organisatsioonidele andmete küpsuse teekonna eri etappides

Laadige alla see põhjalik tehisintellekt, et saada teada, kuidas teie organisatsioon saab unustatud andmevarad muuta võimsaks tehisintellektiks, mis suurendab konkurentsieelist ja ärikasvu.