Veliki podaci: moć podataka u strateškim odlukama

Živimo u hiperpovezanom svijetu u kojem svaka interakcija generira podatke Od naših glasova koje su snimili virtualni asistenti do slika i videa koji se dijele na društvenim mrežama, stalni protok informacija hrani takozvanu “era of” podatke hype govori se o umjetnoj inteligenciji (generativnoj ili ne), nažalost vidim da postoji malo jasnoće oko nekih osnovnih koncepata bitnih za izdvajanje pune vrijednosti ove vrste inovativne tehnologije.

Prema izvješću IDC-a, ukupna količina podataka trebala bi premašiti 175 Zettabytes do kraja 2025eksponencijalni rast potaknut Internetom stvari (IoT), umjetnom inteligencijom (AI) i digitalnim uslugama.

Ova eksplozija podataka donijela je sa sobom potrebu za razumijevanjem, pohranjivanjem i, iznad svega, strateškim korištenjem informacija.Ovdje su temeljni pojmovi kao što su skladišta podataka, data lakes i veliki podacipromijenili su način na koji tvrtke donose odluke i oblikuju svoje strategije.

Podaci, da bi bili korisni, moraju biti organizirani i dostupni. Ovo počinje s skladištenje, Izvodi se na strukturama u rasponu od tradicionalnih relacijskih baza podataka do modernih platformi kao što su skladišta podataka (organizirani repozitoriji optimizirani za upite) i data lakes (gdje se neobrađeni, strukturirani i nestrukturirani podaci pohranjuju bez definirane sheme).

5V velikih podataka

Koncept Big Data često opisuju 5Vs:

1. Volumen: ogromna količina kontinuirano generiranih podataka.
2. Brzina: koliko brzo se ti podaci proizvode i obrađuju.
3. Raznolikost: raznolikost formata, od teksta preko videa do podataka društvenih medija do IoT senzora.
4. Istinitost : kvaliteta i pouzdanost podataka.
5. Vrijednost: potencijal za uvide koje podaci mogu ponuditi.

Tvrtke koje mogu integrirati te elemente u svoje poslovanje pretvaraju podatke u strateška imovinakoristeći ih za inovacije, optimizaciju procesa i predviđanje trendova.

Strategije temeljene na podacima: informirane i optimizirane odluke

Analiza podataka postala je bitna u kontekstu četvrta industrijska revolucijatamo gdje su automatizacija, povezivost i umjetna inteligencija redefinirali poslovnu konkurentnost, organizacije se sada kombiniraju izvršna intuicija com prediktivna analitikatvrtke poput Amazona, Netflixa i General Electrica ilustriraju kako strateška upotreba podataka može transformirati poslovanje u različitim industrijama.

Amazon je, na primjer, klasičan slučaj odluka temeljenih na podacima, koristeći analitiku u stvarnom vremenu za preporuku proizvoda, optimizaciju inventara i pružanje personaliziranog korisničkog iskustva.

Netflix se ističe svojom sposobnošću prikupljanja i analize podataka o gledanju kako bi odlučio koje serije i filmove producirati, izbjegavajući ulaganja u projekte s malo popularnosti i štedeći milijune dolara.

U industrijskom sektoru, General Electric (GE) koristi IoT senzore za praćenje performansi stroja, predviđanje kvarova i smanjenje operativnih troškova, pokazujući kako integracija Big Data s AI može donijeti učinkovitost i inovativnost

na industrijskoj razini.

Korištenje umjetne inteligencije u kvaliteti podataka

Kako bi iskoristile potencijal podataka, mnoge se tvrtke okreću umjetnoj inteligenciji. Napredni algoritmi omogućuju složenu identifikaciju uzoraka, predviđanje scenarija i automatizaciju odlučivanja.

Međutim, kvaliteta podataka je ključna Studije pokazuju da nedosljedni ili netočni podaci mogu uzrokovati financijski gubitak, kao u slučaju tvrtki koje su potrošile milijune na marketinške kampanje temeljene na netočnim informacijama istinitost podaci su jednako bitni kao i ulaganje u analitičke tehnologije.

Posljednjih godina analiza podataka je od tehničke teme postala strateška agenda u upravnim odborima. Prema izvješću MIT Sloan Management Review, 87% od poslovnih lidera navode da je analiza podataka ključna za postizanje organizacijskih ciljeva. Osim toga, Generativni AI i alate poput ChatGPT koriste se za stvaranje simulacija i istraživanje hipotetskih scenarija na izvršnim sastancima.

Prelazak na 5. industrijsku revoluciju

Kako idemo naprijed prema peta industrijska revolucija , ravnoteža između automatizacije i ljudske prilagodbe postaje prioritet. analize podataka s intuitivnijim pristupima, stvaranje okruženja u kojem su odluke utemeljene na brojevima, ali obogaćene ljudskim iskustvom.

Budućnost analitike podataka ukazuje na trendove koji obećavaju daljnju transformaciju poslovnog krajolika. Jedan od njih je Data as a Service (DaaS), gdje tvrtke unovčavaju svoje podatke i pružaju ih kao uslugu drugim tvrtkama, stvarajući nove prilike za prihod.

Paralelno, privatnost i propisi dobivaju na važnosti sa zakonodavstvom kao što su Opća uredba o zaštiti podataka (GDPR) i Opći zakon o zaštiti podataka (LGPD), koji naglašavaju potrebu za robusnim i odgovornim upravljanjem podacima. Osim toga, rastuća potražnja za trenutnim uvidima potaknuo je napredak tehnologija strujanja podataka, omogućujući analizu u stvarnom vremenu i agilnije odluke.

Stoga prikupljanje i analiza podataka u vremenima generativne umjetne inteligencije više nisu samo konkurentske prednosti; postali su strateške potrebetvrtke koje ovladaju ovim tehnologijama napreduju na sve dinamičnijem i izazovnijem tržištu.

Integracija podataka s tehnologijom i ljudskom stručnošću obećava oblikovanje budućnosti poslovnih odluka i uvođenje nove ere inovacija i rasta, potaknute čuđenjem s kojim nam svaki tjedan daje neku novost generiranu umjetnom inteligencijom.