بازآفرینی داده‌ها:
تبدیل داده‌های فراموش‌شده‌تان به هوش مصنوعی

هوش مصنوعی سازمانی با وعده ایجاد انقلابی در بهره‌وری و عملکرد در سازمان‌های سراسر جهان از راه رسیده است. با این حال، موفقیت واقعی ابتکارات هوش مصنوعی اساساً به دسترسی به داده‌های سازمانی با کیفیت بالا بستگی دارد. این گزارش جامع بررسی می‌کند که چگونه سازمان‌ها می‌توانند ارزش پنهان موجود در دارایی‌های داده‌ای بدون ساختار خود را آزاد کنند و مخازن داده فراموش شده را به هوش مصنوعی قدرتمندی تبدیل کنند که نتایج تجاری را هدایت می‌کند.

چرا این الان مهم است

• ۸۰ درصد داده‌های سازمانی بدون ساختار هستند و با نرخ شگفت‌انگیز ۵۵ تا ۶۵ درصد سالانه در حال رشد است، که نشان‌دهنده پتانسیل عظیم و بکر برای سازمان‌هایی است که می‌توانند به طور مؤثر از این اطلاعات بهره‌برداری کنند.
• ۶۰٪ از داده‌های سازمانی «تاریک» تلقی می‌شوند - به این معنی که هنوز کمیت‌سنجی نشده، دست‌نخورده و تا حد زیادی برای کاربران تجاری و سیستم‌های تحلیلی غیرقابل دسترس است.
• نگرانی‌های مربوط به انطباق با استانداردهای پتابایت از مخازن داده تاریکِ فهرست‌نشده و بدون نظارت که در زیرساخت‌های سازمانی پراکنده شده‌اند، پدیدار می‌شوند.
• هوش مصنوعی سازمانی به داده‌های با کیفیت بالا نیاز دارد برای ارائه نتایج تجاری دقیق، ایمن و مطمئن که سرمایه‌گذاری‌های قابل توجه انجام شده در فناوری‌های هوش مصنوعی را توجیه کند.
• طبقه‌بندی هوشمند داده‌ها (IDC) با استفاده از هوش مصنوعی، اکنون می‌توان به طور خودکار مقادیر زیادی از محتوای بدون ساختار را که قبلاً تجزیه و تحلیل آنها در مقیاس بزرگ غیرممکن بود، پردازش و طبقه‌بندی کرد.
• چارچوب های حاکمیت داده برای مدیریت امنیت، انطباق و کنترل دسترسی در انواع مختلف داده‌ها ضروری شده‌اند و در عین حال بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را ممکن می‌سازند.

آنچه خواهید آموخت

این گزارش، راهنمایی‌های عملی و بینش‌های استراتژیک را برای سازمان‌هایی که آماده تبدیل دارایی‌های داده خود به هوش مصنوعی هستند، ارائه می‌دهد:

• چگونه مخازن داده‌های تاریک سازمان خود را شناسایی و ارزیابی کنید؟ شامل روش‌هایی برای کشف، فهرست‌بندی و ارزیابی ارزش بالقوه دارایی‌های داده‌ای فراموش‌شده
• استراتژی‌هایی برای پیاده‌سازی طبقه‌بندی و مدیریت داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی - پوشش فناوری‌ها، فرآیندها و تغییرات سازمانی مورد نیاز برای مدیریت داده‌های بدون ساختار در مقیاس سازمانی
• بهترین شیوه‌ها برای آماده‌سازی داده‌های بدون ساختار برای برنامه‌های هوش مصنوعی سازمانی - از جمله تکنیک‌های پاکسازی، غنی‌سازی و ساختاردهی داده‌ها که عملکرد مدل هوش مصنوعی را به حداکثر می‌رسانند
• رویکردهای کاهش ریسک برای انطباق، امنیت و حریم خصوصی داده‌ها - پرداختن به چالش‌های نظارتی و امنیتی مرتبط با فعال‌سازی مخازن داده‌ای که قبلاً بدون نظارت بوده‌اند
• چارچوب‌های بازگشت سرمایه برای اندازه‌گیری ارزش تجاری طرح‌های بازآفرینی داده‌ها - ارائه معیارها و رویکردهای اندازه‌گیری برای نشان دادن تأثیر مالی پروژه‌های تبدیل داده‌ها
• نقشه راه‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی برای تبدیل داده‌ها به هوش مصنوعی - ارائه راهنمایی گام به گام برای سازمان‌ها در مراحل مختلف مسیر بلوغ داده‌ای آنها

این گزارش جامع را دانلود کنید تا یاد بگیرید چگونه سازمان شما می‌تواند دارایی‌های داده فراموش‌شده را به هوش مصنوعی قدرتمندی تبدیل کند که مزیت رقابتی و رشد کسب‌وکار را به ارمغان می‌آورد.