Korporativna umjetna inteligencija stigla je s obećanjem da će revolucionirati produktivnost i performanse u organizacijama širom svijeta. Međutim, pravi uspjeh inicijativa za umjetnu inteligenciju u osnovi ovisi o pristupu visokokvalitetnim poslovnim podacima. Ovaj sveobuhvatni dokument istražuje kako organizacije mogu otkriti skrivenu vrijednost koja se nalazi u njihovim nestrukturiranim podatkovnim resursima i transformirati zaboravljene repozitorije podataka u moćnu umjetnu inteligenciju koja pokreće poslovne rezultate.
Zašto je ovo sada važno
- 80% podataka preduzeća je nestrukturirano i raste zapanjujućom stopom od 55-65% godišnje, što predstavlja ogroman neiskorišteni potencijal za organizacije koje mogu efikasno iskoristiti ove informacije.
- 60% organizacijskih podataka se smatra "tamnim" – što znači da ostaje nekvantificiran, neiskorišten i uglavnom nedostupan poslovnim korisnicima i analitičkim sistemima
- Problemi s usklađenošću na nivou petabajta izlaze iz nekatalogiziranih, neupravljanih repozitorija tamnih podataka razasutih po korporativnim infrastrukturama
- Korporativna umjetna inteligencija zahtijeva visokokvalitetne podatke ostvariti tačne, sigurne i zaštićene poslovne rezultate koji opravdavaju značajna ulaganja u tehnologije umjetne inteligencije
- Inteligentna klasifikacija podataka (IDC) Pokretan umjetnom inteligencijom, sada može automatski obrađivati i klasificirati ogromne količine nestrukturiranog sadržaja koji je ranije bilo nemoguće analizirati u velikim razmjerima.
- Okviri za upravljanje podacima postali su ključni za upravljanje sigurnošću, usklađenošću i kontrolom pristupa različitim tipovima podataka, a istovremeno omogućavaju uvide zasnovane na vještačkoj inteligenciji.
Šta ćete naučiti
Ovaj dokument pruža praktične smjernice i strateške uvide za organizacije koje su spremne transformirati svoje podatkovne resurse u AI inteligenciju:
- Kako identificirati i procijeniti repozitorije tamnih podataka vaše organizacije – uključujući metodologije za otkrivanje, katalogiziranje i procjenu potencijalne vrijednosti zaboravljenih podataka
- Strategije za implementaciju klasifikacije i upravljanja podacima zasnovanih na vještačkoj inteligenciji – koji pokriva tehnologije, procese i organizacijske promjene potrebne za upravljanje nestrukturiranim podacima na nivou preduzeća
- Najbolje prakse za pripremu nestrukturiranih podataka za korporativne AI aplikacije – uključujući tehnike čišćenja, obogaćivanja i strukturiranja podataka koje maksimiziraju performanse AI modela
- Pristupi ublažavanju rizika za usklađenost, sigurnost i privatnost podataka – rješavanje regulatornih i sigurnosnih izazova povezanih s aktiviranjem prethodno neupravljanih repozitorija podataka
- Okviri ROI za mjerenje poslovne vrijednosti inicijativa za ponovno otkrivanje podataka – pružanje metrika i pristupa mjerenju kako bi se demonstrirao finansijski uticaj projekata transformacije podataka
- Planovi implementacije u stvarnom svijetu za transformaciju podataka u AI inteligenciju – nudeći detaljne smjernice za organizacije u različitim fazama njihovog puta ka zrelosti podataka
Preuzmite ovaj sveobuhvatni dokument kako biste saznali kako vaša organizacija može transformirati zaboravljene podatke u moćnu AI inteligenciju koja potiče konkurentsku prednost i rast poslovanja.
O autoru:
John Ottman ima preko 30 godina iskustva sa poslovnim aplikacijama i cloud infrastrukturom. Trenutno je izvršni predsednik kompanije Solix Technologies, Inc. i suosnivač i predsednik kompanije Minds Inc.
