Správa dat: Nezpochybnitelný základ úspěchu umělé inteligence

Poslechněte si blog:

Umělá inteligence je VŠUDE a proto se organizace předhánějí v implementaci řešení umělé inteligence, aby získaly vnímané výhody, které její používání nabízí. Nicméně, jak nedávný článek z oboru Zdůrazňuje, že mnoho společností klade důraz na budoucnost – vrhá se do toho dříve, než si člověk prověří hloubku – ať už chcete jakoukoli metaforu – a usiluje o pokročilé iniciativy v oblasti umělé inteligence, aniž by nejprve vybudovalo řádné základy pro správu dat.

Varovné signály jsou jasné

Článek uvádí alarmující statistiky ze dvou samostatných studií, které potvrzují to, co my v Solixu našim zákazníkům zdůrazňujeme již léta. Podle těchto studií 44 % firem poskytujících finanční služby přiznává, že „skladují data na příliš mnoha místech nebo skladují příliš mnoho dat“. Více než 40 % společností uvádí, že více než polovina jejich projektů s umělou inteligencí buď selže, nebo nepodává dostatečné výkony, přičemž integrace dat je uváděna jako překážka číslo jedna na cestě k úspěchu s umělou inteligencí. Tři čtvrtiny podniků získávají data z více než 500 různých míst, zatímco 80 % zdrojů datového inženýrství se spotřebuje pouze na údržbu stávajících ETL procesů.

Tato zjištění potvrzují naše dlouhodobé poselství: Bez řádné správy dat jsou iniciativy v oblasti umělé inteligence odsouzeny k potížím nebo úplnému selhání..

Dvojí imperativy: Úspěch umělé inteligence a dodržování předpisů

Jak článek výstižně uvádí: „Pokud jde o nalezení správné motivace, existuje cukr a bič.“ Inovace v oblasti umělé inteligence představuje cukr – obrovský potenciál růstu. Dodržování předpisů představuje bič – vážné důsledky selhání. Nedávno jsem se bavil s odborníkem z oboru o umělé inteligenci. Potenciál růstu je to, co způsobuje, že organizace mají ohledně umělé inteligence FOMO (strach z promeškání příležitosti). Nevýhody a rizika, která umělá inteligence s sebou nese, způsobují, že organizace mají ohledně umělé inteligence FOMU (strach z promeškání příležitosti).

Ve společnosti Solix jsme naše řešení vybudovali s ohledem na oba imperativy a uvědomujeme si, že správa dat již není volitelná – je naprosto nezbytná jak pro inovace, tak pro dodržování předpisů.

Výzva nestrukturovaných dat: Nevyužitý přínos pro umělou inteligenci

Snad nejvýznamnějším, ale zároveň přehlíženým aspektem správy dat je problém nestrukturovaných dat. Přestože tvoří až 80 % všech podnikových dat a jejich roční objem roste o 55–65 %, zůstávají nestrukturovaná data ve většině organizací do značné míry nepřístupná a nevyužitá. Patří sem text v reportech a PDF souborech, tabulky, obrázky, zvukové soubory a videa – v podstatě všechna data, která nemají předdefinovaný model nebo schéma.
Výzkum ukazuje, že 60 % vedoucích pracovníků uvádí, že polovina nebo více dat jejich organizace je považováno za „temná“ – nekontrolovaná a neznámá. Ještě znepokojivější je, že třetina organizací odhaduje toto číslo na 75 % nebo více. Tato temná data nepředstavují jen promarněné příležitosti, ale také významná rizika z hlediska dodržování předpisů, zabezpečení a provozní efektivity.

Bez řádné klasifikace a správy nestrukturovaná data stárnou a zastarávají, přičemž většina z nich se po pouhých osmnácti měsících stává téměř neaktivní. Výsledkem jsou obrovská úložiště redundantních, zastaralých a triviálních (ROT) dat, která s sebou nesou náklady na ukládání a správu a zároveň poskytují malou hodnotu. S umělou inteligencí v popředí se však tato situace dramaticky změnila – tato zapomenutá datová aktiva nyní představují potenciálně kritický nový soubor dat pro lepší reakce umělé inteligence.

Cesta vpřed: Příprava dat pro éru umělé inteligence

S závěrem článku, že „investice do správy dat jsou již nevyjednatelné, naprosto souhlasíme.“ Ve společnosti Solix se zavázali pomáhat organizacím budovat robustní datové základy nezbytné pro úspěch umělé inteligence prostřednictvím správné klasifikace, správy a přípravy.

Prvním kritickým krokem je příprava vašich dat pro umělou inteligenci prostřednictvím správné klasifikace a správy. Prostřednictvím strategií pro sjednocení dat a sémantického vrstvení umělé inteligence můžeme zjednodušit přístup k datům, zlepšit konzistenci a přesnost a zvýšit výkon a spolehlivost aplikací umělé inteligence. Tyto přístupy vytvářejí jednotný a pro firmy přívětivý pohled na data, který zlepšuje přesnost, omezuje halucinace a snižuje zbytečné zpracování inferencí.

Společnosti, které budou s umělou inteligencí úspěšné, budou ty, které si tuto základní realitu uvědomí a podniknou kroky ihned. Správná infrastruktura pro správu dat nejen snižuje regulační riziko, ale také vytváří podmínky pro průlomové inovace a konkurenční výhodu tím, že uvolňuje plný potenciál všech podnikových dat, zejména obrovských úložišť nestrukturovaných informací, která příliš dlouho zůstávala spící.
Ať už s umělou inteligencí teprve začínáte, nebo chcete zlepšit svou úspěšnost se stávajícími iniciativami, začněte vyhodnocením základů správy dat. Jak jasně ukazují důkazy, není to krok, který byste si mohli dovolit vynechat.

Tento blogový příspěvek odkazuje na poznatky z nedávný článek z oboru zdůrazňující kritické spojení mezi správou dat, úspěchem umělé inteligence a dodržováním předpisů.