Bedrifts-AI har kommet med et løfte om å revolusjonere produktivitet og ytelse på tvers av organisasjoner over hele verden. Den virkelige suksessen til kunstig intelligens-initiativer avhenger imidlertid fundamentalt av tilgang til bedriftsdata av høy kvalitet. Denne omfattende rapporten utforsker hvordan organisasjoner kan låse opp den skjulte verdien som ligger i deres ustrukturerte dataressurser og transformere glemte datalagre til kraftig AI-intelligens som driver forretningsresultater.
Hvorfor dette er viktig nå
- 80 % av bedriftsdata er ustrukturert og vokser med en forbløffende hastighet på 55–65 % årlig, noe som representerer et enormt uutnyttet potensial for organisasjoner som effektivt kan utnytte denne informasjonen
- 60 % av organisasjonsdata regnes som «mørke» – som betyr at den forblir ukvantifisert, uutnyttet og i stor grad utilgjengelig for forretningsbrukere og analysesystemer
- Bekymringer om samsvar på petabyte-skala dukker opp fra ukatalogiserte, ustyrte mørke datalagre spredt over bedriftsinfrastrukturer
- Bedrifts-AI krever data av høy kvalitet å levere nøyaktige, trygge og sikre forretningsresultater som rettferdiggjør de betydelige investeringene som gjøres i AI-teknologier
- Intelligent dataklassifisering (IDC) Drevet av kunstig intelligens kan nå automatisk behandle og klassifisere enorme mengder ustrukturert innhold som tidligere var umulig å analysere i stor skala
- Datastyringsrammer har blitt avgjørende for å administrere sikkerhet, samsvar og tilgangskontroll på tvers av ulike datatyper, samtidig som det muliggjør AI-drevet innsikt
Hva du lærer
Denne rapporten gir praktisk veiledning og strategisk innsikt for organisasjoner som er klare til å transformere dataene sine til AI-intelligens:
- Hvordan identifisere og vurdere organisasjonens mørke datalagre – inkludert metoder for å oppdage, katalogisere og evaluere den potensielle verdien av glemte dataressurser
- Strategier for implementering av AI-drevet dataklassifisering og -styring – dekker teknologiene, prosessene og organisasjonsendringene som er nødvendige for å håndtere ustrukturerte data i bedriftsskala
- Beste praksis for å forberede ustrukturerte data for bedrifts-AI-applikasjoner – inkludert datarensing, berikelse og struktureringsteknikker som maksimerer AI-modellens ytelse
- Risikoreduserende tiltak for samsvar, sikkerhet og personvern – adressere de regulatoriske og sikkerhetsmessige utfordringene knyttet til aktivering av tidligere ikke-styrte datalagre
- Avkastningsrammeverk for måling av forretningsverdien av initiativer for datafornyelse – tilby målinger og målemetoder for å demonstrere den økonomiske effekten av datatransformasjonsprosjekter
- Implementeringsplaner for den virkelige verden for å transformere data til AI-intelligens – tilbyr trinnvis veiledning for organisasjoner på ulike stadier av datamodningsreisen
Last ned denne omfattende rapporten for å lære hvordan organisasjonen din kan transformere glemte dataressurser til kraftig AI-intelligens som driver konkurransefortrinn og forretningsvekst.
Om forfatteren:
John Ottman har over 30 års erfaring med bedriftsapplikasjoner og skyinfrastruktur. Han er for tiden administrerende styreleder i Solix Technologies, Inc. og medgründer og styreleder i Minds Inc.