数据的重塑：
将您遗忘的数据转化为人工智能

企业人工智能 (AI) 已然到来，有望彻底改变全球企业的生产力和绩效。然而，人工智能计划的真正成功，从根本上取决于能否获取高质量的企业数据。这份全面的白皮书探讨了企业如何释放其非结构化数据资产中蕴藏的隐藏价值，并将被遗忘的数据存储库转化为强大的 AI 智能，从而推动业务成果。

为什么现在这很重要

• 80% 的企业数据是非结构化的 并以每年 55-65% 的惊人速度增长，对于能够有效利用这些信息的组织来说，这意味着巨大的未开发潜力
• 60% 的组织数据被视为“暗数据” 这意味着它仍然未被量化、未被开发，并且很大程度上无法被商业用户和分析系统访问
• PB 级合规性问题 这些数据来自分散在企业基础设施中未编目、未受管控的暗数据存储库
• 企业人工智能需要高质量的数据 提供准确、安全、有保障的业务成果，以证明对人工智能技术的大量投资是合理的
• 智能数据分类（IDC） 由人工智能驱动的数据现在可以自动处理和分类大量以前无法大规模分析的非结构化内容
• 数据治理框架 对于管理不同数据类型的安全性、合规性和访问控制，同时实现人工智能驱动的洞察，已成为至关重要的

你将学到什么

本白皮书为准备将其数据资产转化为人工智能的组织提供了实用指导和战略见解：

• 如何识别和评估组织的暗数据存储库 – 包括发现、分类和评估被遗忘数据资产的潜在价值的方法
• 实施人工智能数据分类和治理的策略—— 涵盖管理企业规模非结构化数据所需的技术、流程和组织变革
• 为企业 AI 应用程序准备非结构化数据的最佳实践 – 包括数据清理、丰富和结构化技术，以最大程度地提高 AI 模型性能
• 合规性、安全性和数据隐私的风险缓解方法—— 解决与激活以前不受监管的数据存储库相关的监管和安全挑战
• 用于衡量数据重塑计划商业价值的投资回报率框架 – 提供指标和测量方法来证明数据转换项目的财务影响
• 将数据转化为人工智能的实际实施路线图—— 为处于数据成熟度不同阶段的组织提供分步指导

下载这份全面的白皮书，了解您的组织如何将被遗忘的数据资产转化为强大的人工智能，从而推动竞争优势和业务增长。