Enterprise AI đã ra đời với lời hứa sẽ cách mạng hóa năng suất và hiệu suất trên khắp các tổ chức trên toàn thế giới. Tuy nhiên, thành công thực sự của các sáng kiến trí tuệ nhân tạo phụ thuộc cơ bản vào quyền truy cập vào dữ liệu doanh nghiệp chất lượng cao. Sách trắng toàn diện này khám phá cách các tổ chức có thể mở khóa giá trị ẩn trong các tài sản dữ liệu phi cấu trúc của họ và chuyển đổi kho dữ liệu bị lãng quên thành trí thông minh AI mạnh mẽ thúc đẩy kết quả kinh doanh.
Tại sao điều này lại quan trọng bây giờ
- 80% dữ liệu doanh nghiệp là không có cấu trúc và tăng trưởng với tốc độ đáng kinh ngạc là 55-65% hàng năm, thể hiện tiềm năng to lớn chưa được khai thác cho các tổ chức có thể khai thác hiệu quả thông tin này
- 60% dữ liệu của tổ chức được coi là “tối” – nghĩa là nó vẫn chưa được định lượng, chưa được khai thác và phần lớn không thể tiếp cận được với người dùng doanh nghiệp và hệ thống phân tích
- Mối quan ngại về tuân thủ quy mô Petabyte đang xuất hiện từ các kho dữ liệu đen không được lập danh mục, không được quản lý nằm rải rác trên các cơ sở hạ tầng doanh nghiệp
- AI doanh nghiệp đòi hỏi dữ liệu chất lượng cao để mang lại kết quả kinh doanh chính xác, an toàn và bảo mật, biện minh cho các khoản đầu tư đáng kể được thực hiện vào công nghệ AI
- Phân loại dữ liệu thông minh (IDC) được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo hiện có thể tự động xử lý và phân loại khối lượng lớn nội dung phi cấu trúc mà trước đây không thể phân tích ở quy mô lớn
- Khung quản trị dữ liệu đã trở nên thiết yếu để quản lý bảo mật, tuân thủ và kiểm soát truy cập trên nhiều loại dữ liệu khác nhau đồng thời cho phép có được thông tin chi tiết do AI thúc đẩy
Bạn sẽ học được gì
Sách trắng này cung cấp hướng dẫn thực tế và thông tin chiến lược cho các tổ chức sẵn sàng chuyển đổi tài sản dữ liệu của mình thành trí tuệ AI:
- Cách xác định và đánh giá kho dữ liệu tối của tổ chức bạn – bao gồm các phương pháp để khám phá, lập danh mục và đánh giá giá trị tiềm năng của các tài sản dữ liệu bị lãng quên
- Các chiến lược triển khai phân loại và quản trị dữ liệu hỗ trợ AI – bao gồm các công nghệ, quy trình và thay đổi tổ chức cần thiết để quản lý dữ liệu phi cấu trúc ở quy mô doanh nghiệp
- Các phương pháp hay nhất để chuẩn bị dữ liệu phi cấu trúc cho các ứng dụng AI doanh nghiệp – bao gồm các kỹ thuật làm sạch, làm giàu và cấu trúc dữ liệu giúp tối đa hóa hiệu suất của mô hình AI
- Các phương pháp giảm thiểu rủi ro cho việc tuân thủ, bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu – giải quyết các thách thức về quy định và bảo mật liên quan đến việc kích hoạt các kho lưu trữ dữ liệu chưa được quản lý trước đây
- Khung ROI để đo lường giá trị kinh doanh của các sáng kiến tái tạo dữ liệu – cung cấp các số liệu và phương pháp đo lường để chứng minh tác động tài chính của các dự án chuyển đổi dữ liệu
- Lộ trình triển khai thực tế để chuyển đổi dữ liệu thành trí tuệ nhân tạo – cung cấp hướng dẫn từng bước cho các tổ chức ở các giai đoạn khác nhau trong hành trình trưởng thành dữ liệu của họ
Tải xuống báo cáo toàn diện này để tìm hiểu cách tổ chức của bạn có thể chuyển đổi các dữ liệu bị lãng quên thành trí thông minh AI mạnh mẽ giúp thúc đẩy lợi thế cạnh tranh và tăng trưởng kinh doanh.
Thông tin về các Tác giả:
John Ottoman có hơn 30 năm kinh nghiệm với các ứng dụng doanh nghiệp và cơ sở hạ tầng đám mây. Ông hiện là Chủ tịch điều hành của Solix Technologies, Inc. và Đồng sáng lập kiêm Chủ tịch của Minds Inc.
