Mes gyvename hiper-sujungtame pasaulyje, kuriame kiekviena sąveika generuoja duomenis Nuo mūsų balsų, kuriuos užfiksavo virtualūs asistentai, iki socialiniuose tinkluose bendrinamų vaizdų ir vaizdo įrašų, nuolatinis informacijos srautas maitina vadinamuosius “era of” duomenis The word "hype" in Portuguese translates to "hype" in Lithuanian. kalbama apie AI (generatyvinį ar ne), deja, matau, kad kai kurios pagrindinės sąvokos, būtinos norint išgauti visą tokio tipo naujoviškų technologijų vertę, yra mažai aiškios.
Remiantis IDC ataskaita, bendra duomenų apimtis turėtų viršyti 175 zetabaitai iki 2025 m. pabaigos, eksponentinis augimas, kurį skatina daiktų internetas (IoT), dirbtinis intelektas (DI) ir skaitmeninės paslaugos.
Šis duomenų sprogimas atnešė poreikį suprasti, saugoti ir, svarbiausia, strategiškai naudoti informaciją. Štai kur yra pagrindinės sąvokos, tokios kaip duomenų saugyklos, duomenų ežerai ir dideli duomenys, jie pakeitė įmonių sprendimų priėmimo ir strategijų formavimo būdą.
Duomenys, kad būtų naudingi, turi būti sutvarkyti ir prieinami. Tai prasideda nuo saugojimas, Atliekama naudojant sistemas nuo tradicinių reliacinių duomenų bazių iki šiuolaikinių platformų, tokių kaip duomenų saugyklos (organizuotos saugyklos, optimizuotos užklausoms) ir duomenų ežerai (kai neapdoroti, struktūriniai ir nestruktūruoti duomenys saugomi be apibrėžtos schemos).
Didžiųjų duomenų 5 V
Didžiųjų duomenų sąvoka dažnai apibūdinama 5Vs:
- Tūris: didžiulis nuolat generuojamų duomenų kiekis.
- Greitis: kaip greitai šie duomenys sukuriami ir apdorojami.
- Įvairovė: formatų įvairovė - nuo teksto iki vaizdo įrašų iki socialinės žiniasklaidos duomenų iki daiktų interneto jutiklių.
- Veracity : duomenų kokybė ir patikimumas.
- Vertė: įžvalgų, kurias gali pasiūlyti duomenys, potencialas.
Įmonės, galinčios integruoti šiuos elementus į savo veiklą, paverčia duomenis į strateginis turtas, naudojant juos naujovėms, procesų optimizavimui ir tendencijų prognozavimui.
Duomenimis pagrįstos strategijos: pagrįsti ir optimizuoti sprendimai
Duomenų analizė tapo būtina kontekste 4-oji pramonės revoliucija, ten, kur automatizavimas, ryšys ir dirbtinis intelektas iš naujo apibrėžė verslo konkurencingumą, organizacijos dabar susijungia vykdomosios intuicija kom nuspėjamoji analizė, tokios įmonės kaip Amazon, Netflix ir General Electric iliustruoja, kaip strateginis duomenų naudojimas gali pakeisti įvairių pramonės šakų įmones.
Pavyzdžiui, Amazon yra klasikinis duomenimis pagrįstų sprendimų atvejis, naudojant realaus laiko analizę, kad rekomenduotų produktus, optimizuotų atsargas ir suteiktų individualizuotą klientų patirtį.
Netflix išsiskiria savo gebėjimu rinkti ir analizuoti žiūrėjimo duomenis, kad nuspręstų, kuriuos serialus ir filmus kurti, vengiant investicijų į projektus, kurių populiarumas yra mažas, ir sutaupant milijonus dolerių.
Pramonės sektoriuje General Electric (GE) naudoja daiktų interneto jutiklius, kad galėtų stebėti mašinos veikimą, numatyti gedimus ir sumažinti eksploatavimo išlaidas, parodydama, kaip didelių duomenų integravimas su AI gali suteikti efektyvumo ir naujovių
pramoniniu mastu.
AI naudojimas duomenų kokybei
Siekdamos išnaudoti duomenų potencialą, daugelis įmonių kreipiasi į AI. Išplėstiniai algoritmai leidžia sudėtingai identifikuoti šabloną, numatyti scenarijų ir automatizuoti sprendimus.
Tačiau svarbiausia yra duomenų kokybė Tyrimai rodo, kad nenuoseklūs ar netikslūs duomenys gali sukelti finansinių nuostolių, kaip ir įmonių, išleidusių milijonus rinkodaros kampanijoms, pagrįstoms neteisinga informacija, atveju tikrumas duomenys yra tokie pat svarbūs kaip ir investavimas į analitikos technologijas.
Pastaraisiais metais duomenų analizė iš techninės temos tapo strategine direktorių valdybų darbotvarke. pagal MIT Sloan Management Review ataskaitą, 87% iš verslo lyderių juose teigiama, kad duomenų analizė yra būtina norint pasiekti organizacijos tikslus. Be to, Generatyvusis AI ir įrankiai, tokie kaip ChatGPT jie naudojami kuriant modeliavimą ir tiriant hipotetinius scenarijus vadovų susitikimuose.
Perėjimas prie 5-osios pramonės revoliucijos
Kai judame į priekį 5-oji pramonės revoliucija , „profesija tarp automatizavimo ir žmogaus pritaikymo tampa prioritetu. duomenų analizės intuityvesniais požiūriais, kuriant aplinką, kurioje sprendimai būtų pagrįsti skaičiais, bet praturtinti žmogaus patirtimi.
Duomenų analizės ateitis rodo tendencijas, kurios žada dar labiau pakeisti verslo kraštovaizdįVienas iš jų yra Duomenys kaip paslauga (DaaS), kai įmonės gauna pajamų iš savo duomenų ir teikia juos kaip paslaugą kitoms įmonėms, sukurdamos naujas pajamų galimybes.
Lygiagrečiai privatumas ir reguliavimas įgyja svarbą su tokiais teisės aktais kaip Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR) ir Bendrasis duomenų apsaugos įstatymas (BVPD), kuriuose pabrėžiamas tvirto ir atsakingo duomenų valdymo poreikis. Be to, didėjanti neatidėliotinų įžvalgų paklausa paskatino duomenų srautinio perdavimo technologijų pažangą, leidžiančią analizuoti realiuoju laiku ir priimti judresnius sprendimus.
Todėl duomenų rinkimas ir analizė generatyvaus AI laikais nebėra tik konkurenciniai pranašumai; jie tapo strateginiai poreikiai. įmonės, kurios įvaldo šias technologijas, klesti vis dinamiškesnėje ir sudėtingesnėje rinkoje.
Duomenų integravimas su technologijomis ir žmogaus patirtimi žada formuoti verslo sprendimų ateitį ir pradėti naują inovacijų ir augimo erą, kurią skatina nuostaba, kurią kiekvieną savaitę mums suteikia dirbtinio intelekto sukurta naujovė.
