Enterprise AI przybyło z obietnicą zrewolucjonizowania produktywności i wydajności w organizacjach na całym świecie. Jednak prawdziwy sukces inicjatyw sztucznej inteligencji zależy zasadniczo od dostępu do wysokiej jakości danych przedsiębiorstwa. Ten kompleksowy dokument bada, w jaki sposób organizacje mogą odblokować ukrytą wartość tkwiącą w ich niestrukturyzowanych zasobach danych i przekształcić zapomniane repozytoria danych w potężną inteligencję AI, która napędza wyniki biznesowe.
Dlaczego to ma teraz znaczenie
- 80% danych przedsiębiorstwa jest niestrukturyzowane i rośnie w zadziwiającym tempie 55-65% rocznie, co stanowi ogromny, niewykorzystany potencjał dla organizacji, które potrafią skutecznie wykorzystać te informacje
- 60% danych organizacyjnych uważa się za „ciemne” – co oznacza, że pozostaje on niezmierzony, niewykorzystany i w dużej mierze niedostępny dla użytkowników biznesowych i systemów analitycznych
- Obawy dotyczące zgodności ze skalą petabajtów pochodzą z nieskatalogowanych i niekontrolowanych repozytoriów danych niejawnych rozproszonych po infrastrukturach przedsiębiorstw
- Sztuczna inteligencja przedsiębiorstw wymaga danych wysokiej jakości dostarczać dokładne, bezpieczne i pewne wyniki biznesowe, które uzasadniają znaczące inwestycje w technologie AI
- Inteligentna klasyfikacja danych (IDC) dzięki sztucznej inteligencji może teraz automatycznie przetwarzać i klasyfikować ogromne ilości niestrukturyzowanej treści, której wcześniej nie dało się analizować na dużą skalę
- Ramy zarządzania danymi stały się niezbędne do zarządzania bezpieczeństwem, zgodnością i kontrolą dostępu do różnych typów danych, umożliwiając jednocześnie uzyskiwanie spostrzeżeń opartych na sztucznej inteligencji
Czego się nauczysz
W niniejszym dokumencie przedstawiono praktyczne wskazówki i strategiczne spostrzeżenia dla organizacji gotowych przekształcić swoje zasoby danych w inteligencję opartą na sztucznej inteligencji:
- Jak identyfikować i oceniać repozytoria ciemnych danych w Twojej organizacji – w tym metodologie odkrywania, katalogowania i oceny potencjalnej wartości zapomnianych zasobów danych
- Strategie wdrażania klasyfikacji i zarządzania danymi opartego na sztucznej inteligencji – obejmujące technologie, procesy i zmiany organizacyjne niezbędne do zarządzania niestrukturalnymi danymi w skali przedsiębiorstwa
- Najlepsze praktyki przygotowywania niestrukturyzowanych danych dla aplikacji Enterprise AI – w tym techniki oczyszczania, wzbogacania i strukturyzacji danych, które maksymalizują wydajność modelu AI
- Podejścia do ograniczania ryzyka w zakresie zgodności, bezpieczeństwa i prywatności danych – rozwiązywanie problemów regulacyjnych i bezpieczeństwa związanych z aktywacją wcześniej niekontrolowanych repozytoriów danych
- Ramki ROI do pomiaru wartości biznesowej inicjatyw związanych z ponownym wykorzystaniem danych – dostarczanie metryk i podejść pomiarowych w celu zademonstrowania wpływu finansowego projektów transformacji danych
- Realistyczne plany wdrożenia w celu przekształcenia danych w inteligencję AI – oferowanie wskazówek krok po kroku dla organizacji znajdujących się na różnych etapach drogi ku dojrzałości danych
Pobierz ten kompleksowy dokument, aby dowiedzieć się, w jaki sposób Twoja organizacja może przekształcić zapomniane zasoby danych w potężną inteligencję opartą na sztucznej inteligencji, która zapewni przewagę konkurencyjną i rozwój firmy.
O autorze:
Johna Ottmana ma ponad 30 lat doświadczenia w aplikacjach korporacyjnych i infrastrukturze chmurowej. Obecnie jest prezesem wykonawczym Solix Technologies, Inc. oraz współzałożycielem i prezesem Minds Inc.
