DER QLik(KI), ein globales Unternehmen für Datenintegration, Analytik und künstliche Intelligenz, kündigt neue Forschungsergebnisse an, die zeigen, dass Unternehmen zwar das erhebliche Potenzial unstrukturierter Daten zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und zur Generierung aussagekräftiger Erkenntnisse erkennen, viele jedoch Schwierigkeiten haben, diese Fähigkeit effektiv zu nutzen Untersuchungen zeigen, dass mangelndes Wissen und unzureichende Tools die Haupthindernisse darstellen, da nur ein kleiner Prozentsatz der Unternehmen mehr als ein Viertel ihres KI-Budgets für unstrukturierte Dateninitiativen aufwendet.
“Mit vielen Quellen, die anführen, dass unstrukturierte Daten 801TP3 T der weltweiten Daten darstellen, ist es keine Überraschung, dass Unternehmensführer mehr echten Wert von dieser ungenutzten Ressource wünschen”, sagte Brendan Grady, General Manager of Analytics bei Qlik. “Unsere Forschung zeigt jedoch, dass fast 701TP3 T zustimmen, dass ihre Organisation nicht gut gerüstet ist, um zu verstehen, wie generative KI in ihre unstrukturierten Daten eingespeist werden kann”
„Unternehmen suchen nach Lösungen, die die Einführung generativer KI ermöglichen, ohne dass eine Neugestaltung ihrer vorhandenen Fähigkeiten und Technologiestapel erforderlich ist. Die Chance besteht darin, Wege zu finden, KI nahtlos in die heutigen Analyseumgebungen zu integrieren, sodass Unternehmen die richtigen Antworten aus unstrukturierten Daten extrahieren und sinnvolle Geschäftsergebnisse generieren können
Die Forschung zeigt aufschlussreiche Daten darüber, wie sich Führungskräfte fühlen und was sie tun, um die Chancen zu nutzen, die unstrukturierte Daten und GenAI bieten:
– Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Einhaltung von Daten sind weit verbreitet: 591TP3 T der Befragten sind sehr besorgt über den Datenschutz und 471TP3 T über die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, wodurch ROI-Bedenken erheblich überwunden werden (191TP3 T).
& Kosten sind die obersten Prioritäten für die Bewertung von Lieferanten: Bei der Bewertung von Anbietern haben Systemintegration (551TP3 T), Kosten (501TP3 T) und Governance-Fähigkeiten (491TP3 T) oberste Priorität, während die Reputation der Anbieter eine niedrige Priorität hat (161TP3 T).Die Befragten erwarten bescheidene finanzielle Gewinne durch die Verwendung unstrukturierter Daten, wobei 451TP3 T eine Verbesserung ihres Umsatzes oder Gewinns von 101TP3 T auf 201TP3 T vorhersagt.
io Interesse na GenAI ist großartig, aber es fehlt eine erhebliche Investition: Unter denjenigen, die sich für die Verwendung von GenAI für unstrukturierte Daten interessieren, planen zwei von drei Befragten, in ein Generatives KI-Tool für unstrukturierte Daten zu investieren Trotz des breiten Interesses geben nur 221TP3 T aller Befragten an, dass sie erhebliche “Investitionen in KI-Technologien tätigen.
‘‘Unstrukturierte Daten werden als wesentlicher Faktor für Effizienz angesehen: Eine deutliche Mehrheit (621TP3 T) sieht unstrukturierte Daten als Chance zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz, während nur 311TP3 T glauben, Innovationen vorantreiben zu können Fast die Hälfte (451TP3 T) beschreibt einen Anwendungsfall, der bessere Such - und Abfragetools für die Suche nach internen Dokumenten beinhaltet.
Herkömmliche Suchtools reichen für unstrukturierte Daten nicht aus: Es besteht starke Übereinstimmung darüber, dass herkömmliche Tools für die Unternehmenssuche nicht ausreichen, um den Wert riesiger Dokumentenbibliotheken zu maximieren Nur 161TP3 T haben jemals ein Tool erworben, das Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten liefern soll, und die meisten Bemühungen befinden sich noch in der Früh - oder Pilotphase.
“Die Ergebnisse unserer Forschung verdeutlichen eine kritische Herausforderung, vor der Unternehmen derzeit stehen: die Wissenslücke, die erforderlich ist, um das volle Potenzial der generativen KI für unstrukturierte Daten zu nutzen”, sagt Erik Bradley, Chefstratege und Forschungsdirektor bei Enterprise Technology Research “Obwohl der Appetit, unstrukturierte Daten zu nutzen, groß ist, stellt der Mangel an spezialisierten Fähigkeiten und geeigneten Werkzeugen ein erhebliches Hindernis dar, um die Chancen der generativen KI wirklich zu nutzen, müssen Organisationen in die Überbrückung dieser Wissenslücke und die Integration fortgeschrittener KI-Fähigkeiten in ihre bestehenden Analyserahmen investieren
Die “Unstructured data research and generative AI”, die im April 2024 von Enterprise Technology Research (ETR) im Auftrag von Qlik durchgeführt wurde, befragte 200 Entscheidungsträger im Bereich Unternehmenstechnologie in mehreren Branchen.Für weitere Informationen und Zugang zu den vollständigen Umfrageergebnissen besuchen Sie bitte https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report