AQlik®, globalna firma zajmująca się integracją danych, analityka i sztuczna inteligencja (SI), ogłasza nowe badania, które ujawniają, że, chociaż firmy dostrzegają znaczący potencjał danych nieustrukturyzowanych w poprawie efektywności operacyjnej i generowaniu istotnych spostrzeżeń, wiele osób walczy, aby skutecznie wykorzystać ten zasób. Badania pokazują, że brak wiedzy i niedobór narzędzi są głównymi barierami, ponieważ tylko mały odsetek firm przeznacza więcej niż jedną czwartą swojego budżetu na AI na inicjatywy dotyczące danych nieustrukturyzowanych.
"Wiele źródeł podaje, że dane nieustrukturyzowane stanowią 80% danych na świecie", nie jest zaskoczeniem, że liderzy biznesowi chcą większej rzeczywistej wartości z tego nieodkrytego zasobu, twierdzi Brendan Grady, Dyrektor Generalny ds. Analityki w Qlik. Jednak, nasze badania pokazują, że prawie 70% zgadza się, że ich organizacja nie jest dobrze przygotowana do zrozumienia, jak generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystana w ich danych nieustrukturyzowanych.”
Firmy poszukują rozwiązań, które umożliwią przyjęcie sztucznej inteligencji generatywnej bez konieczności przekształcania swoich istniejących zestawów umiejętności i stosów technologicznych. Możliwość polega na znalezieniu sposobów na doskonałą integrację AI z obecnymi środowiskami analitycznymi, pozwalając organizacjom wydobywać właściwe odpowiedzi z danych nieustrukturyzowanych i generować znaczące wyniki biznesowe.”
Badanie ujawnia cenne dane na temat odczuć liderów i podejmowanych przez nich działań, aby wykorzystać szanse, jakie stwarzają nieustrukturyzowane dane i GenAI:
– Obawy dotyczące prywatności danych i zgodności z przepisami są powszechne:59% ankietowanych jest bardzo zaniepokojonych prywatnością danych, a 47% zgodnością regulacyjną, znacząco przewyższając obawy dotyczące ROI (19%).
– Integracja i koszt są głównymi priorytetami przy ocenie dostawcówOcena dostawców, integracja systemu (55%), koszt (50%) i zasoby zarządzania (49%) są głównymi priorytetami, podczas gdy reputacja dostawcy jest niskim priorytetem (16%). Respondenci oczekują skromnych zysków finansowych z wykorzystania danych nieustrukturyzowanych, ponieważ 45% przewiduje poprawę o 10% do 20% w swoim przychodzie lub zysku.
– Zainteresowanie GenAI jest duże, ale brakuje znaczących inwestycjiWśród zainteresowanych wykorzystaniem GenAI do danych nieustrukturyzowanych, dwóch na trzech ankietowanych planuje zainwestować w narzędzie AI generatywnej do danych nieustrukturyzowanych. Pomimo powszechnego zainteresowania, tylko 22% wszystkich ankietowanych wskazuje, że dokonują "znaczących" inwestycji w technologie AI.
– Dane nieustrukturyzowane są postrzegane jako kluczowy czynnik efektywnościWyraźna większość (62%) dostrzega w danych nieustrukturyzowanych szansę na poprawę efektywności operacyjnej, podczas gdy tylko 31% wierzy, że mogą napędzać innowacje. Prawie połowa (45%) opisuje przypadek użycia, który obejmuje lepsze narzędzia do wyszukiwania i przeszukiwania dokumentów wewnętrznych.
– Tradycyjne narzędzia wyszukiwania są niewystarczające dla danych nieustrukturyzowanychIstnieje silna zgoda, że tradycyjne narzędzia badań korporacyjnych są niewystarczające, aby zmaksymalizować wartość ogromnych bibliotek dokumentów. Tylko 16% nabyło narzędzie zaprojektowane do dostarczania informacji na podstawie danych nieustrukturyzowanych, a większość wysiłków pozostaje na wczesnych lub pilotażowych etapach.
"Wyniki naszych badań podkreślają krytyczne wyzwanie, przed którym obecnie stoją firmy: luka w wiedzy potrzebnej do wykorzystania pełnego potencjału AI generatywnej dla danych nieustrukturyzowanych", mówi Erik Bradley, Główny strateg i dyrektor badań w Enterprise Technology Research. „Chociaż apetyt na wykorzystanie danych nieustrukturyzowanych jest duży, brak specjalistycznych umiejętności i odpowiednich narzędzi stanowi znaczną barierę. Aby naprawdę skapitalizować możliwości oferowane przez sztuczną inteligencję generatywną, organizacje powinny inwestować w przezwyciężenie tej luki w wiedzy oraz w integrację zaawansowanych zasobów AI w swoje istniejące struktury analityczne.”
Badania danych nieustrukturyzowanych i sztucznej inteligencji generatywnej, przeprowadzona w kwietniu 2024 roku przez Enterprise Technology Research (ETR) w imieniu Qlik, przeprowadził wywiady z 200 decydentami w dziedzinie technologii biznesowej w różnych sektorach. Aby uzyskać więcej informacji i uzyskać pełne wyniki badania, dostęphttps://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
