Мы живем в гиперсвязанном мире, где каждое взаимодействие генерирует данные От наших голосов, захваченных виртуальными помощниками, до изображений и видео, которыми делятся в социальных сетях, постоянный поток информации питает так называемые “era данных о” хайп речь идет об ИИ (генеративном или нет), к сожалению, я вижу, что нет ясности в отношении некоторых основных концепций, необходимых для извлечения полной ценности этого типа инновационных технологий.
Согласно отчету IDC, общий объем данных должен превысить 175 зеттабайт к концу 2025 годаэкспоненциальный рост, обусловленный Интернетом вещей (IoT), искусственным интеллектом (ИИ) и цифровыми услугами.
Этот взрыв данных принес с собой необходимость понимать, хранить и, прежде всего, использовать информацию стратегически. Именно здесь находятся фундаментальные концепции, такие как хранилища данных, озера данных и большие данныеони изменили способы принятия решений компаниями и формирования их стратегий.
Данные, чтобы быть полезными, должны быть организованы и доступны. Это начинается с хранениеВыполняется на различных платформах: от традиционных реляционных баз данных до современных платформ, таких как хранилища данных (организованные репозитории, оптимизированные для запросов) и озера данных (где необработанные, структурированные и неструктурированные данные хранятся без определенной схемы).
5V больших данных
Понятие Big Data часто описывается 5Vs:
- Объем: огромный объем непрерывно генерируемых данных.
- Скорость: насколько быстро эти данные производятся и обрабатываются.
- Разнообразие: разнообразие форматов: от текста до видео, данных социальных сетей и датчиков Интернета вещей.
- Правдивость : качество и надежность данных.
- Значение: потенциал для понимания, которое могут предложить данные.
Компании, которые могут интегрировать эти элементы в свою деятельность, превращают данные в стратегические активыиспользование их для инноваций, оптимизации процессов и прогнозирования тенденций.
Стратегии, основанные на данных: обоснованные и оптимизированные решения
Анализ данных стал важным в контексте 4-я промышленная революциятам, где автоматизация, связь и искусственный интеллект изменили конкурентоспособность бизнеса, организации теперь объединяются исполнительная интуиция с прогнозная аналитикатакие компании, как Amazon, Netflix и General Electric, иллюстрируют, как стратегическое использование данных может изменить бизнес в разных отраслях.
Amazon, например, представляет собой классический пример решений, основанных на данных, с использованием аналитики в реальном времени для рекомендации продуктов, оптимизации запасов и предоставления персонализированного обслуживания клиентов.
Netflix выделяется своей способностью собирать и анализировать данные о просмотрах, чтобы решать, какие сериалы и фильмы производить, избегая инвестиций в проекты с небольшой популярностью и экономя миллионы долларов.
В промышленном секторе General Electric (GE) использует датчики Интернета вещей для мониторинга производительности машин, прогнозирования сбоев и снижения эксплуатационных расходов, демонстрируя, как интеграция больших данных с искусственным интеллектом может принести эффективность и инновации
в промышленных масштабах.
Использование ИИ в качестве данных
Чтобы использовать потенциал данных, многие компании обращаются к искусственному интеллекту. Усовершенствованные алгоритмы позволяют идентифицировать сложные шаблоны, прогнозировать сценарии и автоматизировать принятие решений.
Однако качество данных является ключевым. исследования показывают, что противоречивые или неточные данные могут привести к финансовым потерям, как в случае с компаниями, которые потратили миллионы на маркетинговые кампании, основанные на неверной информации правдивость данные так же важны, как и инвестиции в аналитические технологии.
В последние годы анализ данных превратился из технической темы в стратегическую повестку дня в советах директоров. Согласно отчету MIT Sloan Management Review, 87% от руководителей бизнеса они заявляют, что анализ данных необходим для достижения организационных целей. Кроме того, Генеративный ИИ и такие инструменты, как ЧатGPT они используются для создания симуляций и изучения гипотетических сценариев на собраниях руководителей.
Переход к 5-й промышленной революции
По мере продвижения к 5-я промышленная революция , баланс между автоматизацией и человеческой настройкой становится приоритетом. анализ данных с более интуитивными подходами, создавая среду, где решения основаны на цифрах, но обогащены человеческим опытом.
Будущее анализа данных указывает на тенденции, которые обещают дальнейшее преобразование бизнес-ландшафта.Одним из них является Data as a Service (DaaS), где компании монетизируют свои данные и предоставляют их в качестве услуги другим предприятиям, создавая новые возможности для получения дохода.
Параллельно конфиденциальность и регулирование приобретают важное значение благодаря таким законам, как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Общий закон о защите данных (LGPD), которые подчеркивают необходимость надежного и ответственного управления данными. Кроме того, растущий спрос на немедленную информацию привело к развитию технологий потоковой передачи данных, что позволило проводить анализ в реальном времени и принимать более гибкие решения.
Таким образом, сбор и анализ данных во времена генеративного искусственного интеллекта больше не являются просто конкурентными преимуществами; они стали стратегические потребностикомпании, которые владеют этими технологиями, процветают на все более динамичном и сложном рынке.
Интеграция данных с технологиями и человеческим опытом обещает сформировать будущее бизнес-решений и открыть новую эру инноваций и роста, вызванную изумлением, которое каждую неделю дает нам какая-то новизна, созданная искусственным интеллектом.
