АQlik®, глобальная компания по интеграции данных, аналитика и Искусственный Интеллект (ИИ), анонсирует новое исследование, которое показывает, что, хотя компании признают значительный потенциал неструктурированных данных для повышения операционной эффективности и получения значимых инсайтов, многие борются за то, чтобы эффективно использовать этот ресурс. Исследование показывает, что нехватка знаний и недостаток инструментов являются основными барьерами, учитывая, что лишь небольшая часть компаний выделяет более четверти своего бюджета на ИИ для инициатив в области неструктурированных данных.
С множеством источников, указывающих, что неструктурированные данные составляют 80% данных в мире, неудивительно, что бизнес-лидеры хотят получить больше реальной ценности от этого неосвоенного ресурса, утверждает Брендан Грейди, Генеральный директор по аналитике в Qlik. Тем не менее, наше исследование подчеркивает, что почти 70% согласны с тем, что их организация не готова понять, как генеративный ИИ может быть использован в их неструктурированных данных.”
Компании ищут решения, которые позволят внедрить генеративный ИИ, не требуя переработки их существующих наборов навыков и технологических стеков. Возможность заключается в том, чтобы найти способы безупречно интегрировать ИИ в современные аналитические среды, позволяя организациям извлекать правильные ответы из неструктурированных данных и генерировать значимые бизнес-результаты.”
Опрос выявил ценные данные о том, что чувствуют лидеры и что они делают для использования возможностей, предоставляемых неструктурированными данными и GenAI:
– Распространены опасения по поводу конфиденциальности данных и соблюдения нормативных требований:59% опрошенных очень обеспокоены конфиденциальностью данных, а 47% - соблюдением нормативных требований, значительно превышая опасения по поводу ROI (19%).
– Интеграция и стоимость являются основными приоритетами для оценки поставщиковПри оценке поставщиков, интеграция системы (55%), стоимость (50%) и ресурсы управления (49%) являются главными приоритетами, в то время как репутация поставщика является низким приоритетом (16%). Респонденты ожидают скромных финансовых выгод от использования неструктурированных данных, при этом 45% ожидают улучшения на 10% до 20% в своем доходе или прибыли.
– Интерес к GenAI велик, но не хватает значительных инвестицийСреди заинтересованных в использовании GenAI для неструктурированных данных, два из трех опрошенных планируют инвестировать в инструмент генеративного ИИ для неструктурированных данных. Несмотря на широкий интерес, только 22% всех опрошенных указывают, что делают "значительные" инвестиции в технологии ИИ.
– Неструктурированные данные рассматриваются как важный фактор для эффективностиЯвное большинство (62%) видит в неструктурированных данных возможность улучшить операционную эффективность, в то время как только 31% верят, что они могут стимулировать инновации. Почти половина (45%) описывает случай использования, который включает лучшие инструменты поиска и запроса для поиска внутренних документов.
– Традиционные инструменты поиска недостаточны для неструктурированных данныхСуществует сильное согласие в том, что традиционные инструменты корпоративного поиска недостаточны для максимизации ценности обширных библиотек документов. Только 16% уже приобрели инструмент, предназначенный для получения аналитики из неструктурированных данных, и большинство усилий остаются на начальных или пилотных стадиях.
"Результаты нашего исследования подчеркивают критическую проблему, с которой в настоящее время сталкиваются компании: разрыв в знаниях, необходимых для того, чтобы использовать весь потенциал генеративного ИИ для неструктурированных данных", говорит Эрик Бредли, Главный стратег и директор по исследованиям в области корпоративных технологий. Хотя аппетит к использованию неструктурированных данных велик, недостаток специализированных навыков и подходящих инструментов является значительным барьером. Чтобы действительно использовать возможности, представленные генеративным ИИ, организации должны инвестировать в преодоление этого пробела в знаниях и интеграцию передовых ресурсов ИИ в свои существующие структуры аналитики.”
Исследование неструктурированных данных и генеративного ИИ, проведено в апреле 2024 года компанией Enterprise Technology Research (ETR) от имени Qlik, интервьюировал 200 принимающих решения в области корпоративных технологий в различных секторах. Чтобы получить дополнительную информацию и получить полный доступ к результатам исследования, получитеhttps://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
