Återuppfinningen av data:
Omvandla dina glömda data till AI-intelligens

Företags-AI har kommit med ett löfte om att revolutionera produktivitet och prestanda i organisationer världen över. Den verkliga framgången för initiativ inom artificiell intelligens är dock fundamentalt beroende av tillgång till högkvalitativ företagsdata. Denna omfattande whitepaper utforskar hur organisationer kan frigöra det dolda värdet som finns i sina ostrukturerade datatillgångar och omvandla bortglömda datalager till kraftfull AI-intelligens som driver affärsresultat.

Varför detta är viktigt nu

• 80 % av företagsdata är ostrukturerad och växer med en häpnadsväckande takt på 55–65 % årligen, vilket representerar en enorm outnyttjad potential för organisationer som effektivt kan utnyttja denna information.
• 60 % av organisationsdata anses vara "mörk" – vilket betyder att den förblir okvantifierad, outnyttjad och i stort sett oåtkomlig för affärsanvändare och analyssystem
• Problem med efterlevnad på petabytenivå dyker upp från okatalogiserade, ostyrda mörka datalager utspridda över företagsinfrastrukturer
• Företags-AI kräver högkvalitativ data att leverera korrekta, säkra och trygga affärsresultat som motiverar de betydande investeringar som görs i AI-teknik
• Intelligent dataklassificering (IDC) drivna av artificiell intelligens kan nu automatiskt bearbeta och klassificera stora mängder ostrukturerat innehåll som tidigare var omöjligt att analysera i stor skala
• Ramverk för datastyrning har blivit avgörande för att hantera säkerhet, efterlevnad och åtkomstkontroll över olika datatyper samtidigt som de möjliggör AI-drivna insikter

Vad du lär dig

Denna vitbok ger praktisk vägledning och strategiska insikter för organisationer som är redo att omvandla sina datatillgångar till AI-intelligens:

• Hur man identifierar och utvärderar sin organisations mörka datalager – inklusive metoder för att upptäcka, katalogisera och utvärdera det potentiella värdet av bortglömda datatillgångar
• Strategier för att implementera AI-driven dataklassificering och styrning – som täcker de teknologier, processer och organisatoriska förändringar som behövs för att hantera ostrukturerad data på företagsnivå
• Bästa praxis för att förbereda ostrukturerad data för företags-AI-applikationer – inklusive datarening, anrikning och struktureringstekniker som maximerar AI-modellens prestanda
• Riskreducerande metoder för efterlevnad, säkerhet och dataskydd – att hantera de regulatoriska och säkerhetsmässiga utmaningar som är förknippade med att aktivera tidigare ostyrda datalager
• ROI-ramverk för att mäta affärsvärdet av initiativ för dataåteruppfinning – tillhandahålla mätvärden och mätmetoder för att demonstrera den ekonomiska effekten av datatransformationsprojekt
• Verkliga implementeringsplaner för att omvandla data till AI-intelligens – erbjuder steg-för-steg-vägledning för organisationer i olika skeden av sin datamognadsresa

Ladda ner den här omfattande whitepapern för att lära dig hur din organisation kan omvandla bortglömda datatillgångar till kraftfull AI-intelligens som driver konkurrensfördelar och affärstillväxt.