एकक्लिक®वैश्विक डेटा एकीकरण, विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में कंपनी, नई शोध की घोषणा करती है जो यह दर्शाती है कि हालांकि कंपनियां अनस्ट्रक्चर्ड डेटा की महत्वपूर्ण क्षमता को पहचानती हैं ताकि परिचालन दक्षता में सुधार और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके, कई कंपनियां इस संसाधन का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के लिए संघर्ष कर रही हैं। अनुसंधान से पता चलता है कि ज्ञान की कमी और उपकरणों की अपर्याप्तता मुख्य बाधाएँ हैं, और केवल एक छोटी प्रतिशतता कंपनियों का IA बजट का एक चौथाई से अधिक हिस्सा अनस्ट्रक्चर्ड डेटा पहलों के लिए समर्पित है।
"जब कई स्रोत बताते हैं कि असंरचित डेटा दुनिया के डेटा का 80% है, तो यह आश्चर्य की बात नहीं है कि व्यवसायिक नेता इस अनछुए संसाधन से अधिक वास्तविक मूल्य चाहते हैं," ब्रेंडन ग्रेडी, क्लीक के एनालिटिक्स के जनरल मैनेजर, कहते हैं। हालांकि, हमारे शोध से पता चलता है कि लगभग 70% लोग सहमत हैं कि उनकी संगठन की संरचित डेटा का उपयोग करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित नहीं है कि जेनरेटिव AI को अपने असंरचित डेटा में कैसे लाभ उठाया जा सकता है।
कंपनियां ऐसी समाधान खोज रही हैं जो मौजूदा कौशल सेट और तकनीकी स्टैक्स को पुनः व्यवस्थित किए बिना जेनरेटिव AI को अपनाने की अनुमति दें। अवसर उन तरीकों को खोजने में है जिनसे AI को वर्तमान एनालिटिक्स वातावरण के साथ पूरी तरह से एकीकृत किया जा सके, जिससे संगठन असंरचित डेटा से सही उत्तर निकाल सकें और महत्वपूर्ण व्यावसायिक परिणाम प्राप्त कर सकें।
अनुसंधान यह दर्शाता है कि नेता कैसे महसूस करते हैं और वे असंरचित डेटा और जनरेटिव एआई द्वारा प्रदान किए गए अवसरों से निपटने के लिए क्या कर रहे हैं
– डेटा की गोपनीयता और अनुपालन के बारे में चिंताएँ प्रमुख हैं59% प्रतिभागियों को डेटा गोपनीयता की बहुत चिंता है और 47% नियामक अनुपालन की चिंता करते हैं, जो ROI (19%) की तुलना में महत्वपूर्ण रूप से अधिक है।
एकीकरण और लागत मुख्य प्राथमिकताएँ हैं आपूर्तिकर्ताओं का मूल्यांकन करने के लिए।आपूर्तिकर्ताओं का मूल्यांकन करते समय, प्रणाली का एकीकरण (55%), लागत (50%) और शासन संसाधन (49%) मुख्य प्राथमिकताएँ हैं, जबकि आपूर्तिकर्ता की प्रतिष्ठा एक कम प्राथमिकता है (16%)। साक्षात्कारकर्ताओं को असंरचित डेटा के उपयोग से मामूली वित्तीय लाभ की उम्मीद है, जिसमें से 45% अपने राजस्व या लाभ में 10% से 20% की सुधार की संभावना देखते हैं।
GenAI में रुचि बहुत है, लेकिन पर्याप्त निवेश की कमी है।असंरचित डेटा के लिए GenAI का उपयोग करने में रुचि रखने वालों में से, प्रत्येक तीन में से दो प्रतिभागी असंरचित डेटा के लिए एक जनरेटिव AI टूल में निवेश करने की योजना बना रहे हैं। सामान्य रुचि के बावजूद, केवल 22% सभी उत्तरदाताओं ने संकेत दिया कि वे आईए तकनीकों में "महत्वपूर्ण" निवेश कर रहे हैं।
असंरचित डेटा को प्रभावशीलता के लिए एक आवश्यक कारक माना जाता है:अस्पष्ट डेटा में 62% स्पष्ट बहुमत परिचालन दक्षता सुधारने का अवसर देखते हैं, जबकि केवल 31% मानते हैं कि वे नवाचार को प्रेरित कर सकते हैं। लगभग आधे (45%) लोग एक उपयोग का मामला बताते हैं जिसमें आंतरिक दस्तावेज़ों की खोज के लिए बेहतर खोज और संदर्भ उपकरण शामिल हैं।
परंपरागत खोज उपकरण अपर्याप्त हैं अनियोजित डेटा के लिए।कार्पोरेट अनुसंधान के पारंपरिक उपकरण पर्याप्त नहीं हैं ताकि विशाल दस्तावेज़ पुस्तकालयों के मूल्य को अधिकतम किया जा सके, इस बात पर मजबूत सहमति है। केवल 16% ने ही डेटा से अनियोजित जानकारी से अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरण को प्राप्त किया है, और अधिकांश प्रयास प्रारंभिक या पायलट चरण में हैं।
हमारे शोध के परिणाम एक महत्वपूर्ण चुनौती को उजागर करते हैं जिसे वर्तमान में कंपनियां सामना कर रही हैं: अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए जनरेटिव AI के पूरे потен का लाभ उठाने के लिए आवश्यक ज्ञान की कमी, कहते हैं Erik Bradley, मुख्य रणनीतिकार और एंटरप्राइज टेक्नोलॉजी रिसर्च के अनुसंधान निदेशक। हालांकि अनियोजित डेटा का लाभ उठाने की इच्छा बहुत अधिक है, विशेषज्ञ कौशल और उपयुक्त उपकरणों की कमी एक महत्वपूर्ण बाधा है। जनरेटिव AI द्वारा प्रस्तुत अवसरों का सही ढंग से लाभ उठाने के लिए, संगठनों को इस ज्ञान की खाई को दूर करने और अपनी मौजूदा विश्लेषण संरचनाओं में उन्नत AI संसाधनों को शामिल करने में निवेश करना चाहिए।
अप्रैल 2024 में एंटरप्राइज टेक्नोलॉजी रिसर्च (ETR) द्वारा Qlik के लिए किए गए "असंरचित डेटा और जेनरेटिव AI अनुसंधान" में, विभिन्न क्षेत्रों के 200 व्यवसायिक तकनीकी निर्णयकर्ताओं का साक्षात्कार लिया गया। अधिक जानकारी के लिए और पूर्ण सर्वेक्षण परिणामों तक पहुँचने के लिए, कृपया जाएंhttps://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
