Elämme hyperkytketyssä maailmassa, jossa jokainen vuorovaikutus tuottaa dataa Virtuaaliassistenttien kaapaamista äänistämme sosiaalisissa verkostoissa jaettaviin kuviin ja videoihin jatkuva tiedonkulku syöttää niin sanottua “era ofAljol-dataa hype se puhuu tekoälystä (Generative tai ei), valitettavasti näen, että joistakin peruskäsitteistä, jotka ovat välttämättömiä tämäntyyppisen innovatiivisen teknologian täyden arvon poimimiseksi, ei ole juurikaan selvyyttä.
IDC:n raportin mukaan tietojen kokonaismäärän pitäisi ylittää 175 Zettatavua vuoden 2025 loppuun mennessä, esineiden internetin (IoT), tekoälyn (AI) ja digitaalisten palvelujen vetämä eksponentiaalinen kasvu.
Tämä tietojen räjähdys toi mukanaan tarpeen ymmärtää, tallentaa ja ennen kaikkea käyttää tietoa strategisesti.Tässä peruskäsitteet, kuten Data warehouses, Data lakes ja iso data, he ovat muuttaneet yritysten päätöksentekotapaa ja muokkaavat strategioitaan.
Jotta tiedot olisivat hyödyllisiä, ne on järjestettävä ja niihin on päästävä. Tämä alkaa varastointi, Suoritettu rakenteista, jotka vaihtelevat perinteisistä relaatiotietokannoista nykyaikaisiin alustoihin, kuten Data warehouses (järjestetyt arkistot, jotka on optimoitu kyselyjä varten) ja Data lakes (jos raaka-, strukturoitu- ja strukturoimattomat tiedot tallennetaan ilman määriteltyä kaaviota).
Big Datan 5 Vs
Big Datan käsitettä kuvaa usein 5Vs:
- Tilavuus: jatkuvasti tuotetun datan valtava määrä.
- Nopeus: kuinka nopeasti nämä tiedot tuotetaan ja käsitellään.
- Lajike: muotojen monimuotoisuus tekstistä videoihin sosiaalisen median dataan IoT-antureihin.
- Veracity : tietojen laatu ja luotettavuus.
- Arvo: mahdollisuus saada oivalluksia, joita tiedot voivat tarjota.
Yritykset, jotka voivat integroida nämä elementit toimintaansa, muuttavat tietoja strategiset voimavarat, niiden avulla innovoida, optimoida prosesseja ja ennustaa trendejä.
Datapohjaiset strategiat: tietoon perustuvat ja optimoidut päätökset
Tietojen analysoinnista on tullut olennainen neljäs teollinen vallankumous, kun automaatio, liitettävyys ja tekoäly ovat määritelleet uudelleen liiketoiminnan kilpailukyvyn, organisaatiot yhdistyvät nyt toimeenpanointuitio com ennakoiva analytiikka, yritykset, kuten Amazon, Netflix ja General Electric, havainnollistavat, kuinka tietojen strateginen käyttö voi muuttaa yrityksiä eri toimialoilla.
Esimerkiksi Amazon on klassinen tapaus datalähtöisistä päätöksistä, jossa käytetään reaaliaikaista analytiikkaa tuotteiden suosittelemiseen, varaston optimointiin ja yksilöllisen asiakaskokemuksen tarjoamiseen.
Netflix erottuu kyvystään kerätä ja analysoida katselutietoja päättääkseen, mitä sarjoja ja elokuvia tuottaa, välttäen investointeja projekteihin, joilla on vähän suosittua vetovoimaa ja säästää miljoonia dollareita.
Teollisuussektorilla General Electric (GE) käyttää IoT-antureita koneen suorituskyvyn seurantaan, vikojen ennustamiseen ja käyttökustannusten alentamiseen, mikä osoittaa, kuinka Big Datan integroiminen tekoälyyn voi tuoda tehokkuutta ja innovaatioita
teollisessa mittakaavassa.
Tekoälyn käyttö tietojen laadussa
Tietojen potentiaalin hyödyntämiseksi monet yritykset kääntyvät tekoälyn puoleen. Kehittyneet algoritmit mahdollistavat monimutkaisen kuvioiden tunnistamisen, skenaarioiden ennustamisen ja päätöksenteon automatisoinnin.
Tietojen laatu on kuitenkin avainasemassa Tutkimukset osoittavat, että epäjohdonmukaiset tai epätarkat tiedot voivat aiheuttaa taloudellista menetystä, kuten sellaisten yritysten tapauksessa, jotka ovat käyttäneet miljoonia markkinointikampanjoihin väärien tietojen perusteella todenperäisyys data on yhtä olennaista kuin panostus analytiikkateknologioihin.
Viime vuosina tietojen analysointi on muuttunut teknisestä aiheesta strategiseksi asialistaksi johtokunnissa. MIT Sloan Management Review -raportin mukaan, 87% yritysjohtajilta he toteavat, että tietojen analysointi on välttämätöntä organisaation tavoitteiden saavuttamiseksi. Lisäksi Generatiivinen tekoäly ja työkaluja, kuten ChatGPT niitä käytetään simulaatioiden luomiseen ja hypoteettisten skenaarioiden tutkimiseen johdon kokouksissa.
Siirtyminen 5. teolliseen vallankumoukseen
Kun siirrymme eteenpäin 5. teollinen vallankumous , automaation ja ihmisen räätälöinnin välinen tasapaino tulee ensisijaiseksi tavoitteeksi. data-analyysit intuitiivisempien lähestymistapojen avulla luodaan ympäristö, jossa päätökset perustuvat lukuihin, mutta niitä rikastuttaa ihmisen kokemus.
Data-analytiikan tulevaisuus viittaa trendeihin, jotka lupaavat muuttaa liiketoimintamaisemaa entisestään Yksi niistä on Data as a Service (DaaS), jossa yritykset kaupallistavat tietojaan ja tarjoavat sitä palveluna muille yrityksille luoden uusia tulomahdollisuuksia.
Samanaikaisesti tietosuoja ja sääntely saavat merkityksensä lainsäädännön, kuten yleisen tietosuoja-asetuksen (GDPR) ja yleisen tietosuojalain (LGPD) kanssa, jotka korostavat vankan ja vastuullisen tiedonhallinnan tarvetta. Lisäksi kasvava välittömien oivallusten kysyntä on johtanut tiedon suoratoistotekniikoiden edistämiseen, mikä mahdollistaa reaaliaikaisen analyysin ja ketterämmät päätökset.
Siksi tiedonkeruu ja -analyysi generatiivisen tekoälyn aikoina eivät ole enää vain kilpailuetuja; niistä on tullut strategiset tarpeet. yritykset, jotka hallitsevat nämä teknologiat, menestyvät yhä dynaamisemmilla ja haastavammilla markkinoilla.
Tietojen yhdistäminen teknologiaan ja inhimilliseen asiantuntemukseen lupaa muokata liiketoimintapäätösten tulevaisuutta ja käynnistää uuden innovaation ja kasvun aikakauden, jonka voi saada aikaan hämmästys, jolla joka viikko jokin tekoälyn luoma uutuus antaa meille.
