Управление данными: непреложная основа успеха ИИ

Послушайте блог:

ИИ ВЕЗДЕ, и поэтому организации спешат внедрить решения на основе искусственного интеллекта, чтобы получить предполагаемые преимущества, которые он предоставляет. Однако, как недавняя отраслевая статья основные моменты: многие компании ставят телегу впереди лошади — ныряют, не проверив глубину (как бы вы ни хотели это назвать), и реализуют передовые инициативы в области ИИ, не заложив предварительно надлежащие основы управления данными.

Предупреждающие знаки очевидны

В статье приводятся тревожные статистические данные из двух отдельных исследований, которые подтверждают то, на чем мы в Solix акцентируем внимание наших клиентов в течение многих лет. Согласно этим исследованиям, 44% компаний финансовых услуг признают, что они «хранят данные в слишком многих местах или хранят слишком много данных». Более 40% компаний сообщают, что более половины их проектов ИИ либо терпят неудачу, либо работают недостаточно эффективно, а интеграция данных названа главным препятствием на пути к успеху ИИ. Три четверти предприятий получают данные из более чем 500 различных мест, в то время как 80% ресурсов по инжинирингу данных потребляются только на поддержание существующих конвейеров ETL.

Эти результаты подтверждают наше давнее послание: Без надлежащего управления данными инициативы в области ИИ обречены на неудачу или полный провал..

Двойные императивы: успех ИИ и соответствие нормативным требованиям

Как метко сказано в статье: «Когда дело доходит до поиска правильной мотивации, есть пряник и есть кнут». Инновации в области ИИ представляют собой пряник — огромный потенциал роста. Соблюдение нормативных требований представляет собой кнут — серьезные последствия неудачи. Недавно я разговаривал с отраслевым экспертом и говорил об ИИ. Потенциал роста — это то, что заставляет организации испытывать FOMO в отношении ИИ: страх упустить что-то. Недостатки и риски, которые несет ИИ, заставляют организации испытывать FOMU в отношении ИИ: страх испортить что-то.

В Solix мы разрабатываем свои решения с учетом обеих задач, осознавая, что управление данными больше не является факультативом — оно абсолютно необходимо как для инноваций, так и для соответствия требованиям.

Проблема неструктурированных данных: неиспользованный ресурс для ИИ

Возможно, наиболее значимым, но упускаемым из виду аспектом управления данными является проблема неструктурированных данных. Несмотря на то, что они составляют до 80% всех корпоративных данных и растут на 55-65% в год, неструктурированные данные остаются в значительной степени недоступными и неиспользуемыми в большинстве организаций. Сюда входит текст в отчетах и ​​PDF-файлах, электронные таблицы, изображения, аудиофайлы и видео — по сути, все данные, у которых отсутствует предопределенная модель или схема.
Исследования показывают, что 60% руководителей предприятий сообщают, что половина или более данных их организаций считаются «темными» — неконтролируемыми и неизвестными. Еще более тревожно то, что треть организаций оценивает этот показатель в 75% или более. Эти темные данные представляют собой не только упущенные возможности, но и значительные риски с точки зрения соответствия, безопасности и операционной эффективности.

Без надлежащей классификации и управления неструктурированные данные устаревают, и большинство из них становятся практически неактивными всего через восемнадцать месяцев. Результатом являются огромные хранилища избыточных, устаревших и тривиальных (ROT) данных, которые требуют затрат на хранение и управление, при этом не принося большой пользы. Однако с появлением ИИ на переднем крае эта ситуация кардинально изменилась — эти забытые активы данных теперь представляют собой возможный критически важный новый набор данных для более эффективных ответов ИИ.

Путь вперед: подготовка данных для эпохи ИИ

Мы полностью согласны с выводом статьи о том, что «инвестиции в управление данными больше не подлежат обсуждению». В Solix мы стремимся помогать организациям создавать надежную основу данных, необходимую для успеха ИИ, посредством надлежащей классификации, управления и подготовки.

Первый критический шаг — сделать ваши данные готовыми к ИИ с помощью правильной классификации и управления. С помощью стратегий унификации данных и семантического расслоения ИИ мы можем упростить доступ к данным, улучшить согласованность и точность, а также повысить производительность и надежность приложений ИИ. Эти подходы создают единое, удобное для бизнеса представление данных, которое повышает точность, ограничивает галлюцинации и сокращает ненужную обработку выводов.

Компании, которые добьются успеха с ИИ, — это те, кто осознает эту фундаментальную реальность и начнет действовать прямо сейчас. Правильная инфраструктура управления данными не просто снижает нормативный риск — она создает условия для прорывных инноваций и конкурентного преимущества, раскрывая весь потенциал всех корпоративных данных, особенно огромных хранилищ неструктурированной информации, которые слишком долго оставались бездействующими.
Независимо от того, только ли вы начинаете свой путь в области ИИ или хотите повысить свой уровень успеха с существующими инициативами, начните с оценки основ управления данными. Как ясно показывают факты, это не тот шаг, который вы можете позволить себе пропустить.

В этой записи блога приводятся ссылки на идеи из недавняя отраслевая статья подчеркивая важную связь между управлением данными, успехом ИИ и соблюдением нормативных требований.