AI가 기업 데이터 전략을 재정의하는 방법

DE-CIX 연례 보고서 2023 에 따르면 3,100 개 이상의 연결된 네트워크가 59 엑사바이트의 데이터 주위를 순환했으며 이는 전년 대비 43% 증가를 나타내는 수치입니다.

생성되는 데이터의 양이 엄청난 이 시나리오에서 기업은 보다 데이터 중심적인 방식으로 전략을 계획해야 할 필요성을 인식하고 있습니다. 기업의 데이터 여정은 더 이상 선택 사항이 아니지만 'AM'과 인공 지능이 각 단계를 재정의하고 경쟁 우위를 제공할 수 있는 요소로 등장합니다.

단계는 수집,저장, 준비,분석 및 시각화에서 의사 결정에 이르기까지 다양합니다. AI 는 모든 것에 영향을 미칩니다. 이전에는 복잡하고 시간이 많이 소요되었던 프로세스를 촉진하고 개선하는 것 외에도 대량의 데이터를 필터링하고 분류하여 회사의 전략적 목표와 실제로 관련이 있는 데이터를 식별할 수 있습니다. 이러한 초기 심사는 생성할 수 있는 정보에 집중하는 데 도움이 됩니다 인사이트 노이즈 및 관련 없는 데이터를 제거하는 귀중한.

스토리지에서 AI는 스토리지 시스템의 사용을 최적화합니다 빅 데이터, 데이터를 효율적이고 저렴하게 저장할 수 있게 하는 ~. 지능형 알고리즘을 사용하면 운영 비용을 절감하고 데이터베이스 관리를 개선할 수 있어 스토리지를 더욱 경제적으로 만들 수 있을 뿐만 아니라 데이터 복구 및 활용 측면에서 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다.

정리 및 변환을 포함하는 데이터 준비는 작업에서 가장 시간이 많이 걸리고 중요한 작업 중 하나이며 AI는 반복 프로세스를 자동화하고 이상 현상을 감지하며 표준화를 수행하여 마감일을 단축할 수 있으므로 이를 도울 수 있습니다. 사람의 실수 가능성을 줄여 효율성과 정확성을 높입니다.

데이터 분석은 AI 가 실제로 빛나는 곳입니다.고급 데이터 분석 기법으로 머신 러닝, 기업은 추출할 수 있습니다 인사이트 이러한 기능을 통해 수동으로 달성할 수 없는 정도의 정확도로 추세,행동 및 결과를 예측할 수 있습니다. AI 를 사용하면 데이터 내에서 숨겨진 패턴과 상관 관계를 쉽게 발견할 수 있습니다.

의사 결정에서 AI 기반 지원 시스템은 실시간 권장 사항을 제공합니다. 도구를 비즈니스 프로세스에 통합함으로써 기업은 시장 변화에 신속하게 대응하고 전략을 조정하며 운영의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

AI 의 이점은 부인할 수 없지만 고려해야 할 과제가 있습니다. 개인 및 민감한 데이터의 사용으로 인해 윤리적 및 개인 정보 보호 문제가 발생하여 LGPD 와 같은 규정을 엄격히 준수해야합니다. 또한 AI 의 구현은 복잡 할 수 있으므로 기술 및 전문 인재 교육에 높은 투자가 필요합니다. AI 모델 교육을위한 고품질 데이터에 대한 의존도 또한 중요한 포인트입니다; 정확하고 완전한 데이터가 없으면 AI 결과가 손상 될 수 있습니다.