Datan uudelleen keksiminen:
Muunna unohdetut tietosi tekoälyksi

Yritysten tekoälyllä on lupaus mullistaa tuottavuus ja suorituskyky organisaatioissa maailmanlaajuisesti. Tekoälyhankkeiden todellinen menestys riippuu kuitenkin pohjimmiltaan korkealaatuisen yritysdatan saatavuudesta. Tämä kattava white paper tarkastelee, kuinka organisaatiot voivat vapauttaa strukturoimattomien dataresurssiensa piilevän arvon ja muuttaa unohdetut tietovarastot tehokkaaksi tekoälyksi, joka edistää liiketoiminnan tuloksia.

Miksi tällä on merkitystä nyt

• 80 % yritysdatasta on jäsentämätöntä ja kasvaa hämmästyttävällä 55–65 prosentin vuosivauhdilla, mikä edustaa valtavaa hyödyntämätöntä potentiaalia organisaatioille, jotka voivat tehokkaasti hyödyntää tätä tietoa
• 60 % organisaatiodatasta on "pimeää" – mikä tarkoittaa, että sitä ei ole kvantifioitu, sitä ei ole hyödynnetty eikä sitä ole juurikaan saatavilla yrityskäyttäjille ja analytiikkajärjestelmille.
• Petatavutason vaatimustenmukaisuusongelmat syntyvät luetteloimattomista, hallitsemattomista pimeistä tietovarastoista, jotka ovat hajallaan yritysinfrastruktuureissa
• Yritysten tekoäly vaatii korkealaatuista dataa tarjota tarkkoja, turvallisia ja suojattuja liiketoimintatuloksia, jotka oikeuttavat merkittävät investoinnit tekoälyteknologioihin
• Älykäs dataluokittelu (IDC) tekoälyn avulla voidaan nyt automaattisesti käsitellä ja luokitella valtavia määriä jäsentämätöntä sisältöä, jota aiemmin oli mahdotonta analysoida laajamittaisesti
• Tietojen hallintakehykset on tullut olennaisiksi erilaisten tietotyyppien tietoturvan, vaatimustenmukaisuuden ja käyttöoikeuksien hallinnan kannalta samalla mahdollistaen tekoälypohjaiset näkemykset

Mitä opit

Tämä whitepaper tarjoaa käytännön ohjeita ja strategisia näkemyksiä organisaatioille, jotka ovat valmiita muuttamaan dataresurssinsa tekoälyksi:

• Kuinka tunnistaa ja arvioida organisaatiosi pimeän datan arkistot – mukaan lukien menetelmät unohdettujen tietovarojen löytämiseksi, luetteloimiseksi ja potentiaalisen arvon arvioimiseksi
• Strategioita tekoälypohjaisen datan luokittelun ja hallinnan toteuttamiseksi – kattaa teknologiat, prosessit ja organisaatiomuutokset, joita tarvitaan strukturoimattoman datan hallintaan yritystasolla
• Parhaat käytännöt strukturoimattoman datan valmisteluun yritysten tekoälysovelluksiin – mukaan lukien datan puhdistus-, rikastus- ja jäsentämistekniikat, jotka maksimoivat tekoälymallin suorituskyvyn
• Riskienhallinnan lähestymistavat vaatimustenmukaisuuden, tietoturvan ja tietosuojan varmistamiseksi – aiemmin hallitsemattomien tietovarastojen aktivointiin liittyvien sääntely- ja turvallisuushaasteiden ratkaiseminen
• ROI-kehykset datan uudelleenkehittämishankkeiden liiketoiminta-arvon mittaamiseen – tarjoamalla mittareita ja mittausmenetelmiä datatransformaatioprojektien taloudellisen vaikutuksen osoittamiseksi
• Reaalimaailman toteutussuunnitelmat datan muuntamiseksi tekoälyksi – tarjoamalla vaiheittaista ohjausta organisaatioille datan kypsyysmatkan eri vaiheissa

Lataa tämä kattava whitepaper ja ota selvää, kuinka organisaatiosi voi muuntaa unohdetut dataresurssit tehokkaaksi tekoälyksi, joka edistää kilpailuetua ja liiketoiminnan kasvua.