Duomenų atnaujinimas:
Pamirštų duomenų transformavimas į dirbtinio intelekto pagrindu veikiančius įrenginius

Įmonių dirbtinis intelektas (DI) atkeliavo su pažadu pakeisti produktyvumą ir našumą visose organizacijose visame pasaulyje. Tačiau tikroji dirbtinio intelekto iniciatyvų sėkmė iš esmės priklauso nuo prieigos prie aukštos kokybės įmonės duomenų. Šioje išsamioje informacinėje knygoje nagrinėjama, kaip organizacijos gali atskleisti paslėptą vertę, slypinčią jų nestruktūrizuotuose duomenų ištekliuose, ir paversti pamirštas duomenų saugyklas galingomis DI intelekto idėjomis, kurios skatina verslo rezultatus.

Kodėl tai svarbu dabar

• 80 % įmonės duomenų yra nestruktūrizuoti ir auga stulbinančiu 55–65 % metiniu tempu, o tai reiškia didžiulį neišnaudotą potencialą organizacijoms, kurios gali veiksmingai panaudoti šią informaciją.
• 60 % organizacijos duomenų laikomi „tamsiais“ duomenimis – tai reiškia, kad jis lieka kiekybiškai neįvertintas, neišnaudotas ir iš esmės neprieinamas verslo vartotojams ir analitinėms sistemoms.
• Petabaitų masto atitikties problemos atsiranda iš nekataloguotų, nevaldomų tamsiųjų duomenų saugyklų, išsibarsčiusių po įmonių infrastruktūras
• Įmonės dirbtiniam intelektui reikalingi aukštos kokybės duomenys užtikrinti tikslius, saugius ir patikimus verslo rezultatus, kurie pateisintų dideles investicijas į dirbtinio intelekto technologijas
• Pažangi duomenų klasifikacija (IDC) Dirbtinio intelekto valdomas įrenginys dabar gali automatiškai apdoroti ir klasifikuoti didelius kiekius nestruktūrizuoto turinio, kurio anksčiau buvo neįmanoma analizuoti dideliu mastu.
• Duomenų valdymo sistemos tapo būtini norint valdyti įvairių tipų duomenų saugumą, atitiktį ir prieigos kontrolę, kartu suteikiant galimybę naudotis dirbtiniu intelektu pagrįstomis įžvalgomis

Ką sužinosite

Šioje informacinėje knygoje pateikiamos praktinės gairės ir strateginės įžvalgos organizacijoms, pasirengusioms savo duomenų išteklius paversti dirbtinio intelekto ištekliais:

• Kaip atpažinti ir įvertinti savo organizacijos tamsiųjų duomenų saugyklas – įskaitant pamirštų duomenų išteklių atradimo, katalogavimo ir potencialios vertės vertinimo metodikas
• Dirbtinio intelekto pagrindu veikiančios duomenų klasifikavimo ir valdymo įgyvendinimo strategijos – apimantis technologijas, procesus ir organizacinius pokyčius, reikalingus nestruktūrizuotiems duomenims valdyti įmonės mastu
• Geriausia nestruktūrizuotų duomenų rengimo įmonės dirbtinio intelekto programoms praktika – įskaitant duomenų valymo, praturtinimo ir struktūrizavimo metodus, kurie maksimaliai padidina dirbtinio intelekto modelio našumą
• Rizikos mažinimo metodai atitikties, saugumo ir duomenų privatumo užtikrinimui – spręsti reguliavimo ir saugumo iššūkius, susijusius su anksčiau nevaldomų duomenų saugyklų aktyvavimu
• Investicijų grąžos (ROI) sistemos, skirtos duomenų atnaujinimo iniciatyvų verslo vertei matuoti – pateikti metrikas ir matavimo metodus, skirtus duomenų transformacijos projektų finansiniam poveikiui parodyti
• Realaus pasaulio įgyvendinimo planai, kaip duomenis paversti dirbtinio intelekto intelektu – teikiant nuoseklias gaires organizacijoms, esančioms skirtinguose duomenų brandos etapuose

Atsisiųskite šią išsamią informacinę knygą ir sužinokite, kaip jūsų organizacija gali paversti pamirštus duomenų išteklius galinga dirbtinio intelekto technologija, kuri skatina konkurencinį pranašumą ir verslo augimą.