Живеем в свръхсвързан свят, където всяко взаимодействие генерира данни. От нашите гласове, уловени от виртуални асистенти, до изображения и видеоклипове, споделени в социалните мрежи, постоянният поток от информация захранва така наречената “ера на” данни hype говори се за AI (генеративен или не), за съжаление виждам, че има малко яснота относно някои основни концепции, които са от съществено значение за извличане на пълната стойност на този тип иновативна технология.
Според доклад на IDC общият обем на данните трябва да надвишава 175 зетабайта до края на 2025 г, експоненциален растеж, движен от Интернет на нещата (IoT), изкуствен интелект (AI) и цифрови услуги.
Тази експлозия от данни донесе със себе си необходимостта да се разбере, съхранява и най-вече да се използва информацията стратегическиТова е мястото, където фундаментални понятия като хранилища за данни, езерa от данни и големи данни, те са трансформирали начина, по който компаниите вземат решения и оформят своите стратегии.
Данните, за да бъдат полезни, трябва да бъдат организирани и достъпни. Това започва с съхранение, Извършва се върху рамки, вариращи от традиционни релационни бази данни до модерни платформи като напр хранилища за данни (организирани хранилища, оптимизирани за заявки) и езерa от данни (където необработени, структурирани и неструктурирани данни се съхраняват без дефинирана схема).
5V на големите данни
Концепцията за големи данни често се описва от 5V:
- Обем: огромното количество непрекъснато генерирани данни.
- Скорост: колко бързо се произвеждат и обработват тези данни.
- Разнообразие: разнообразието от формати, от текст до видеоклипове до данни в социалните медии до IoT сензори.
- Истинност : качеството и надеждността на данните.
- Стойност: потенциалът за прозрения, които данните могат да предложат.
Компаниите, които могат да интегрират тези елементи в своите операции, превръщат данните в стратегически активи, използването им за иновации, оптимизиране на процесите и прогнозиране на тенденциите.
Стратегии, базирани на данни: информирани и оптимизирани решения
Анализът на данни стана важен в контекста на 4-та индустриална революция, там, където автоматизацията, свързаността и AI предефинираха конкурентоспособността на бизнеса, организациите сега се комбинират изпълнителна интуиция com - с прогнозен анализ, компании като Amazon, Netflix и General Electric илюстрират как стратегическото използване на данни може да трансформира бизнеса в различни индустрии.
Amazon, например, е класически случай на решения, базирани на данни, използващи анализи в реално време за препоръчване на продукти, оптимизиране на инвентара и предоставяне на персонализирано клиентско изживяване.
Netflix се отличава със способността си да събира и анализира данни за гледане, за да реши кои сериали и филми да продуцира, като избягва инвестиции в проекти с малка популярна привлекателност и спестява милиони долари.
В индустриалния сектор General Electric (GE) използва IoT сензори за наблюдение на производителността на машината, прогнозиране на повреди и намаляване на оперативните разходи, демонстрирайки как интегрирането на големи данни с AI може да донесе ефективност и иновации
в индустриален мащаб.
Използване на AI в качеството на данните
За да използват потенциала на данните, много компании се обръщат към AI. Разширените алгоритми позволяват сложна идентификация на шаблони, прогнозиране на сценарии и автоматизация на вземането на решения.
Качеството на данните обаче е ключово Проучванията показват, че непоследователни или неточни данни могат да причинят финансови загуби, както в случая с компании, които са похарчили милиони за маркетингови кампании, базирани на невярна информация достоверност данните са толкова важни, колкото и инвестирането в аналитични технологии.
През последните години анализът на данни се превърна от техническа тема в стратегически дневен ред в бордовете на директорите, Според доклада на MIT Sloan Management Review, 87% от бизнес лидери те заявяват, че анализът на данните е от съществено значение за постигане на организационните цели. Освен това Генеративно изкуство (IA Generativa) и инструменти като ChatGPT те се използват за създаване на симулации и изследване на хипотетични сценарии в изпълнителни срещи.
Преминаване към 5-та индустриална революция
Докато вървим напред към 5-та индустриална революция , балансът между автоматизацията и човешката персонализация става приоритет. анализи на данни с по-интуитивни подходи, създаване на среда, в която решенията се основават на числа, но се обогатяват от човешкия опит.
Бъдещето на анализа на данни сочи тенденции, които обещават да трансформират допълнително бизнес пейзажаЕдин от тях е Данните като услуга (DaaS), където компаниите монетизират данните си и ги предоставят като услуга на други бизнеси, създавайки нови възможности за приходи.
Успоредно с това неприкосновеността на личния живот и регулирането придобиват значение със законодателство като Общия регламент за защита на данните (GDPR) и Общия закон за защита на данните (LGPD), които подчертават необходимостта от стабилно и отговорно управление на данните Освен това нарастващото търсене на незабавни прозрения доведе до напредъка на технологиите за поточно предаване на данни, позволявайки анализ в реално време и по-гъвкави решения.
Следователно събирането и анализът на данни във времена на генеративен AI вече не са само конкурентни предимства; те са станали стратегически нужди. компаниите, които владеят тези технологии, процъфтяват на все по-динамичен и предизвикателен пазар.
Интегрирането на данни с технологии и човешки опит обещава да оформи бъдещето на бизнес решенията и да постави началото на новата ера на иновации и растеж, задвижвана от удивлението, с което всяка седмица ни дава някаква новост, генерирана от AI.
