數據的重塑：
將您遺忘的數據轉化為人工智慧

企業人工智慧 (AI) 已然到來，有望徹底改變全球企業的生產力和績效。然而，人工智慧計畫的真正成功，從根本上取決於能否獲得高品質的企業數據。這份全面的白皮書探討了企業如何釋放其非結構化資料資產中蘊藏的隱藏價值，並將被遺忘的資料儲存庫轉化為強大的 AI 智能，從而推動業務成果。

為什麼現在如此重要

• 80% 的企業資料是非結構化的 並以每年 55-65% 的驚人速度成長，對於能夠有效利用這些資訊的組織來說，這意味著巨大的未開發潛力
• 60% 的組織資料被視為“暗資料” 這意味著它仍然未被量化、未被開發，並且在很大程度上無法被商業用戶和分析系統訪問
• PB 級合規性問題 這些資料來自分散在企業基礎架構中未編目、未受管控的暗資料儲存庫
• 企業人工智慧需要高品質的數據 提供準確、安全、有保障的業務成果，以證明對人工智慧技術的大量投資是合理的
• 智慧資料分類（IDC） 由人工智慧驅動的數據現在可以自動處理和分類大量以前無法大規模分析的非結構化內容
• 數據治理框架 對於管理不同資料類型的安全性、合規性和存取控制，同時實現人工智慧驅動的洞察，已成為至關重要的

您將學到什麼

本白皮書為準備將其數據資產轉化為人工智慧的組織提供了實用指導和策略見解：

• 如何識別和評估組織的暗資料儲存庫 – 包括發現、分類和評估被遺忘資料資產的潛在價值的方法
• 實施人工智慧資料分類和治理的策略—— 涵蓋管理企業規模非結構化資料所需的技術、流程和組織變革
• 為企業 AI 應用程式準備非結構化資料的最佳實踐 – 包括資料清理、豐富和結構化技術，以最大程度地提高 AI 模型性能
• 合規性、安全性和資料隱私的風險緩解方法— 解決與啟動以前不受監管的資料儲存庫相關的監管和安全挑戰
• 用於衡量數據重塑計劃商業價值的投資回報率框架 – 提供指標和測量方法來證明資料轉換項目的財務影響
• 將數據轉化為人工智慧的實際實施路線圖—— 為處於資料成熟度不同階段的組織提供逐步指導

下載這份全面的白皮書，了解您的組織如何將被遺忘的資料資產轉化為強大的人工智慧，從而推動競爭優勢和業務成長。