Ζούμε σε έναν υπερ-συνδεδεμένο κόσμο όπου κάθε αλληλεπίδραση παράγει δεδομένα Από τις φωνές μας που αποτυπώνονται από εικονικούς βοηθούς μέχρι εικόνες και βίντεο που hyp μιλάει για την τεχνητή νοημοσύνη (Γενική ή όχι), δυστυχώς βλέπω ότι υπάρχει μικρή σαφήνεια σχετικά με ορισμένες βασικές έννοιες που είναι απαραίτητες για την εξαγωγή
Σύμφωνα με έκθεση της IDC, ο συνολικός όγκος των δεδομένων θα πρέπει να υπερβαίνει 175 Zettabyte μέχρι το τέλος του 2025εκθετική ανάπτυξη που καθοδηγείται από το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και τις ψηφιακές υπηρεσίες.
Αυτή η έκρηξη δεδομένων έφερε μαζί της την ανάγκη κατανόησης, αποθήκευσης και, κυρίως, στρατηγικής χρήσης των πληροφοριώ Εδώ είναι που θεμελιώδεις έννοιες όπως αποθήκες δεδομένων, λίμνες δεδομένων και μεγάλα δεδομέναέχουν μεταμορφώσει τον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες λαμβάνουν αποφάσεις και διαμορφώνουν τις στρατηγικές τους.
Τα δεδομένα, για να είναι χρήσιμα, χρειάζεται να είναι οργανωμένα και προσβάσιμα Αυτό ξεκινά με το αποθήκευση, Εκτελείται σε πλαίσια που κυμαίνονται από παραδοσιακές σχεσιακές βάσεις δεδομένων έως σύγχρονες πλατφόρμες όπως αποθήκες δεδομένων (οργανωμένα αποθετήρια βελτιστοποιημένα για ερωτήματα) και λίμνες δεδομένων (όπου ακατέργαστα, δομημένα και μη δομημένα δεδομένα αποθηκεύονται χωρίς καθορισμένο σχήμα).
Τα 5V των Μεγάλων Δεδομένων
Η έννοια των Μεγάλων Δεδομένων περιγράφεται συχνά από 5V:
- Όγκος: ο τεράστιος όγκος δεδομένων που παράγονται συνεχώς.
- Ταχύτητα: πόσο γρήγορα παράγονται και υποβάλλονται σε επεξεργασία αυτά τα δεδομένα.
- Ποικιλία: η ποικιλομορφία των μορφών, από κείμενο σε βίντεο έως δεδομένα μέσων κοινωνικής δικτύωσης έως αισθητήρες IoT.
- Αλήθεια : η ποιότητα και η αξιοπιστία των δεδομένων.
- Αξία: η δυνατότητα για πληροφορίες που μπορούν να προσφέρουν τα δεδομένα.
Οι εταιρείες που μπορούν να ενσωματώσουν αυτά τα στοιχεία στις δραστηριότητές τους μετατρέπουν τα δεδομένα σε στρατηγικά περιουσιακά στοιχείαχρησιμοποιώντας τα για την καινοτομία, τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών και την πρόβλεψη των τάσεων.
Στρατηγικές που βασίζονται σε δεδομένα: ενημερωμένες και βελτιστοποιημένες αποφάσεις
Η ανάλυση δεδομένων έχει καταστεί απαραίτητη στο πλαίσιο του η 4 η Βιομηχανική Επανάστασηόπου η αυτοματοποίηση, η συνδεσιμότητα και η τεχνητή νοημοσύνη έχουν επαναπροσδιορίσει την ανταγωνιστικότητα των επιχειρήσεων, οι οργανισμοί συνδυάζονται πλέον εκτελεστική διαίσθηση com προγνωστικά αναλυτικά στοιχείαεταιρείες όπως η Amazon, το Netflix και η General Electric απεικονίζουν πώς η στρατηγική χρήση των δεδομένων μπορεί να μεταμορφώσει τις επιχειρήσεις σε διαφορετικούς κλάδους.
Το Amazon, για παράδειγμα, είναι μια κλασική περίπτωση αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα, που χρησιμοποιούν αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο για να προτείνουν προϊόντα, να β
Το Netflix ξεχωρίζει για την ικανότητά του να συλλέγει και να αναλύει δεδομένα προβολής για να αποφασίσει ποιες σειρές και ταινίες θα παράγει, αποφεύγοντας επεν
Στον βιομηχανικό τομέα, η General Electric (GE) χρησιμοποιεί αισθητήρες IoT για την παρακολούθηση της απόδοσης του μηχανήματος, την πρόβλεψη αστοχιών και τη μείωση του
σε βιομηχανική κλίμακα.
Χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ποιότητα των δεδομένων
Για να αξιοποιήσουν τις δυνατότητες των δεδομένων, πολλές εταιρείες στρέφονται στην Τ Οι προηγμένοι αλγόριθμοι επιτρέπουν την αναγνώριση σύνθετων προτύπων, την
Ωστόσο, η ποιότητα των δεδομένων είναι το κλειδί Οι μελέτες δείχνουν ότι τα ασυνεπή ή ανακριβή δεδομένα μπορεί να προκαλέσουν οικονομική ζημία, όπως και στην περίπτωση των εταιρειών που έχουν ξοδέψει εκατομμύρια σε εκστρατείες μάρκετινγκ που βασίζονται σε εσφαλμένες πληροφορίες αλήθεια τα δεδομένα είναι εξίσου απαραίτητα με την επένδυση σε τεχνολογίες ανάλυσης.
Τα τελευταία χρόνια, η ανάλυση δεδομένων έχει περάσει από τεχνικό θέμα σε στρατηγική ατζέντα στα διοικητικά συμβούλια Σύμφωνα με την έκθεση του MIT Sloan Management Review 87% από ηγέτες επιχειρήσεων δηλώνουν ότι η ανάλυση δεδομένων είναι απαραίτητη για την επίτευξη των οργανωτικών στόχων Επιπλέον, η Γεννητική τεχνητή νοημοσύνη και εργαλεία όπως το ChatGPT χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία προσομοιώσεων και τη διερεύνηση υποθετικών σεναρίων σε συναντήσεις στελεχών.
Μεταβαίνοντας στην 5 η Βιομηχανική Επανάσταση
Καθώς προχωράμε στο η 5 η Βιομηχανική Επανάσταση , η ισορροπία μεταξύ αυτοματισμού και ανθρώπινης προσαρμογής γίνεται προτεραιότητα. αναλύσεις δεδομένων με πιο διαισθητικές προσεγγίσεις, δημιουργώντας ένα περιβάλλον όπου οι αποφάσεις θεμελιώνονται από αριθμούς αλλά εμπλουτίζονται από την ανθρώπινη εμπειρία.
Το μέλλον της ανάλυσης δεδομένων υποδεικνύει τάσεις που υπόσχονται να μεταμορφώσουν περαιτέρω το επιχειρηματικό τοπί Ένα από αυτά είναι τα Δεδομένα ως
Παράλληλα, το απόρρητο και οι ρυθμίσεις αποκτούν σημασία με νομοθεσία όπως ο Γενικός Κανονισμός για την Προστασία Δεδομένων (GDPR) και ο Γενικός Νόμος για την Προστασία Δεδομένων (LGPD),
Επομένως, η συλλογή και η ανάλυση δεδομένων σε περιόδους Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι πλέον απλώς ανταγωνιστικά πλεονεκτήματ έχουν γίνει στρατηγικές ανάγκεςοι εταιρείες που κατέχουν αυτές τις τεχνολογίες ευδοκιμούν σε μια ολοένα και πιο δυναμική και προκλητική αγορά.
Η ενσωμάτωση των δεδομένων με την τεχνολογία και την ανθρώπινη τεχνογνωσία υπόσχεται να διαμορφώσει το μέλλον των επιχειρηματικών αποφάσεων και να εγκ
