A QLik, глобальная компания в области интеграции данных, аналитики и искусственного интеллекта (ИИ), объявляет о новом исследовании, которое показывает, что, хотя компании признают значительный потенциал неструктурированных данных для повышения операционной эффективности и получения значимой информации, многие из них изо всех сил пытаются эффективно использовать эту возможность Исследования показывают, что недостаток знаний и недостаточные инструменты являются основными препятствиями, и лишь небольшой процент компаний посвящает более четверти своего бюджета ИИ инициативам в области неструктурированных данных.
“С многими источниками, ссылающимися на то, что неструктурированные данные представляют 80% мировых данных, неудивительно, что бизнес-лидеры хотят получить больше реальной ценности от этого неиспользованного ресурса”, - сказал Брендан Грейди, генеральный директор по аналитике Qlik. “Однако наше исследование подчеркивает, что почти 70% согласны с тем, что их организация недостаточно оснащена для понимания того, как генеративный ИИ может быть использован в их неструктурированных данных.”
“Компании ищут решения, которые позволят внедрить генеративный ИИ, не требуя перепроектирования существующих наборов навыков и стеков технологий. возможность заключается в поиске способов плавной интеграции ИИ в современные аналитические среды, что позволит организациям извлекать правильные ответы из неструктурированных данных и генерировать значимые результаты бизнеса
Исследование раскрывает глубокие данные о том, что чувствуют лидеры и что они делают для решения возможностей, предлагаемых неструктурированными данными и GenAI:
'' Обеспокоенность по поводу конфиденциальности и соответствия данных широко распространена: 59% респондентов очень обеспокоены конфиденциальностью данных и 47% - соблюдением нормативных требований, что значительно преодолевает проблемы рентабельности инвестиций (19%).
& стоимость являются главными приоритетами для оценки поставщиков: При оценке поставщиков главным приоритетом является системная интеграция (55%), стоимость (50%), возможности управления (49%), в то время как репутация поставщика имеет низкий приоритет (16%).Респонденты ожидают скромной финансовой выгоды от использования неструктурированных данных, при этом 45% прогнозирует улучшение с 10% до 20% в своей выручке или прибыли.
io Interesse na GenAI великолепен, но не хватает значительных инвестиций: Среди тех, кто заинтересован в использовании GenAI для неструктурированных данных, двое из трех респондентов планируют инвестировать в инструмент Generative AI для неструктурированных данных. несмотря на широкий интерес, только 22% всех респондентов указывают, что они делают значительные инвестиции в технологии искусственного интеллекта.
Неструктурированные данные рассматриваются как важный фактор эффективности: Явное большинство (62%) видят неструктурированные данные как возможность повысить эффективность работы, в то время как только 31% считает, что это может стимулировать инновации Почти половина (45%) описывают вариант использования, который предполагает более качественные инструменты поиска и запроса для поиска внутренних документов.
Традиционных инструментов поиска недостаточно для неструктурированных данных: Существует твердое согласие в том, что традиционные инструменты корпоративного поиска недостаточны для максимизации ценности обширных библиотек документов.Только 16% когда-либо приобретал инструмент, предназначенный для предоставления информации из неструктурированных данных, и большинство усилий остается на ранних или пилотных стадиях.
“Результаты нашего исследования подчеркивают важнейшую проблему, с которой в настоящее время сталкиваются компании: пробел в знаниях, необходимый для использования всего потенциала генеративного ИИ для неструктурированного обмена данными, - говорит Эрик Брэдли, главный стратег и директор по исследованиям в области корпоративных технологий. “Хотя аппетит к использованию неструктурированных данных велик, отсутствие специализированных навыков и соответствующих инструментов является существенным препятствием. чтобы по-настоящему извлечь выгоду из возможностей, предоставляемых генеративным ИИ, организации должны инвестировать в преодоление этого пробела в знаниях и интеграцию передовых возможностей ИИ в свои существующие аналитические структуры
Исследование “Unstructured data и генеративная AI”, проведенное в апреле 2024 года компанией Enterprise Technology Research (ETR) по поручению Qlik, опросило 200 лиц, принимающих решения в области корпоративных технологий в различных отраслях. Для получения дополнительной информации и доступа к полным результатам опроса посетите сайт https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
