Mae AI Menter wedi cyrraedd gydag addewid i chwyldroi cynhyrchiant a pherfformiad ar draws sefydliadau ledled y byd. Fodd bynnag, mae llwyddiant gwirioneddol mentrau deallusrwydd artiffisial yn dibynnu'n sylfaenol ar fynediad at ddata menter o ansawdd uchel. Mae'r papur gwyn cynhwysfawr hwn yn archwilio sut y gall sefydliadau ddatgloi'r gwerth cudd sy'n byw yn eu hasedau data anstrwythuredig a thrawsnewid cronfeydd data anghofiedig yn ddeallusrwydd AI pwerus sy'n gyrru canlyniadau busnes.
Pam Mae Hyn o Bwys Nawr
- Mae 80% o ddata menter yn anstrwythuredig ac yn tyfu ar gyfradd syfrdanol o 55-65% yn flynyddol, gan gynrychioli potensial enfawr heb ei ddefnyddio i sefydliadau a all harneisio'r wybodaeth hon yn effeithiol
- Ystyrir bod 60% o ddata sefydliadol yn "dywyll" – sy'n golygu ei fod yn parhau i fod heb ei fesur, heb ei ddefnyddio, ac yn anhygyrch i raddau helaeth i ddefnyddwyr busnes a systemau dadansoddol
- Pryderon cydymffurfiaeth ar raddfa petabyte yn dod i'r amlwg o ystorfeydd data tywyll heb eu catalogio, heb eu llywodraethu sydd wedi'u gwasgaru ar draws seilweithiau menter
- Mae angen data o ansawdd uchel ar AI Menter i gyflawni canlyniadau busnes cywir, diogel a sicr sy'n cyfiawnhau'r buddsoddiadau sylweddol sy'n cael eu gwneud mewn technolegau AI
- Dosbarthu Data Deallus (IDC) wedi'i bweru gan ddeallusrwydd artiffisial gall bellach brosesu a dosbarthu symiau enfawr o gynnwys heb strwythur yn awtomatig a oedd yn amhosibl ei ddadansoddi ar raddfa fawr o'r blaen
- Fframweithiau llywodraethu data wedi dod yn hanfodol ar gyfer rheoli diogelwch, cydymffurfiaeth a rheoli mynediad ar draws gwahanol fathau o ddata wrth alluogi mewnwelediadau sy'n cael eu gyrru gan AI
Beth fyddwch chi'n ei ddysgu
Mae'r papur gwyn hwn yn darparu canllawiau ymarferol a mewnwelediadau strategol i sefydliadau sy'n barod i drawsnewid eu hasedau data yn ddeallusrwydd deallusrwydd artiffisial:
- Sut i adnabod ac asesu cronfeydd data tywyll eich sefydliad – gan gynnwys methodolegau ar gyfer darganfod, catalogio a gwerthuso gwerth posibl asedau data anghofiedig
- Strategaethau ar gyfer gweithredu dosbarthiad a llywodraethu data sy'n cael ei bweru gan AI – yn cwmpasu'r technolegau, y prosesau a'r newidiadau sefydliadol sydd eu hangen i reoli data heb strwythur ar raddfa fenter
- Arferion gorau ar gyfer paratoi data heb strwythur ar gyfer cymwysiadau Deallusrwydd Artiffisial Menter – gan gynnwys glanhau data, cyfoethogi a strwythuro technegau sy'n gwneud y mwyaf o berfformiad model AI
- Dulliau lliniaru risg ar gyfer cydymffurfiaeth, diogelwch a phreifatrwydd data – mynd i'r afael â'r heriau rheoleiddiol a diogelwch sy'n gysylltiedig ag actifadu cronfeydd data nad oeddent yn cael eu llywodraethu o'r blaen
- Fframweithiau ROI ar gyfer mesur gwerth busnes mentrau ailddyfeisio data – darparu metrigau a dulliau mesur i ddangos effaith ariannol prosiectau trawsnewid data
- Mapiau gweithredu byd go iawn ar gyfer trawsnewid data yn ddeallusrwydd deallusrwydd artiffisial – cynnig canllawiau cam wrth gam i sefydliadau ar wahanol gamau o'u taith aeddfedrwydd data
Lawrlwythwch y papur gwyn cynhwysfawr hwn i ddysgu sut y gall eich sefydliad drawsnewid asedau data anghofiedig yn ddeallusrwydd AI pwerus sy'n sbarduno mantais gystadleuol a thwf busnes.
Am y Awdur:
John Ottman mae ganddo dros 30 mlynedd o brofiad gyda chymwysiadau menter a seilwaith cwmwl. Ar hyn o bryd mae'n Gadeirydd Gweithredol Solix Technologies, Inc. ac yn Gyd-sylfaenydd a Chadeirydd Minds Inc.
