AQlik®, globalno podjetje za integracijo podatkov, analitika in umetna inteligenca (UI), napoveduje novo raziskavo, ki razkriva, da, čeprav podjetja prepoznavajo pomemben potencial nestrukturiranih podatkov za izboljšanje operativne učinkovitosti in ustvarjanje pomembnih vpogledov, mnoge se borijo, da bi učinkovito izkoristile ta vir. Raziskava kaže, da sta pomanjkanje znanja in pomanjkljivost orodij glavna ovira, ker je le samo majhen odstotek podjetij nameni več kot četrtino svojega proračuna za umetno inteligenco za pobude o nestrukturiranih podatkih.
"Z mnogimi viri, ki navajajo, da nestrukturirani podatki predstavljajo 80% podatkov na svetu", ni je presene, da voditelji podjetij želijo več prave vrednosti iz tega neizkoriščenega vira, trdi Brendan Grady, Generalni direktor za analitiko pri Qlik. Vendar, naša raziskava poudarja, da skoraj 70 % soglaša, da njihova organizacija ni dobro opremljena za razumevanje, kako lahko generativna umetna inteligenca izkoristi njihove neurejene podatke.”
Podjetja iščejo rešitve, ki omogočajo sprejetje generativne umetne inteligence, ne da bi bilo treba preoblikovati njihove obstoječe nabor veščin in tehnološke sklade. Priložnost je v iskanju načinov za popolno integracijo umetne inteligence v obstoječe analitične okolje, omogočanje organizacijam, da iz neurejenih podatkov pridobijo prave odgovore in ustvarijo pomembne poslovne rezultate.”
Raziskava razkriva prodorne podatke o tem, kako se voditelji počutijo in kaj počnejo, da se spopadejo z priložnostmi, ki jih ponujajo nestrukturirani podatki in GenAI
– Skrbi za zasebnost in skladnost podatkov so prevladujoče59% anketiranih je veoma zabrinuto zbog privatnosti podataka, a 47% zbog usklađenosti sa propisima, znatno nadmašujući brige o ROI (19%).
– Integracija in stroški so glavne prioritete pri ocenjevanju dobaviteljevPri ocenjevanju dobaviteljev, integracija sistema (55%), stroški (50%) in viri upravljanja (49%) so glavne prioritete, medtem ko je ugled dobavitelja nizka prioriteta (16%). Anketirani pričakujejo skromne finančne dobičke z uporabo nestrukturiranih podatkov, ker 45% predvide izboljšanje od 10% do 20% v svojem prihodku ali dobičku.
– Interes za GenAI je velik, ampak manjkajo pomembne naložbeMed različnimi zainteresiranimi za uporabo GenAI za nestrukturirane podatke, dva od treh anketirancev namerava investir v orodje generativne umetne inteligence za nestrukturirane podatke. Kljub splošnemu zanimanju, le samo 22% vseh anketirancev navaja, da vlagajo "pomembne" naložbe v tehnologije umetne inteligence.
– Neestrukturirani podatki se obravnavajo kot ključni dejavnik za učinkovitostJasna večina (62%) vidi v neurejenih podatkih priložnost za izboljšanje operativne učinkovitosti, medtem ko le 31% verjame, da lahko spodbujajo inovacije. Skoraj polovica (45%) opisuje primer uporabe, ki vključuje boljša orodja za iskanje in poizvedovanje za iskanje notranjih dokumentov.
– Tradicionalna orodja za iskanje so nezadostna za nestrukturirane podatkeObstaja močna soglasnost, da so tradicionalna orodja za raziskovanje podjetij nezadostna za maksimiranje vrednosti obsežnih knjižnic dokumentov. Le samo 16% so že pridobili orodje, zasnovano za zagotavljanje vpogledov iz nestrukturiranih podatkov, in večina prizadevanj ostaja v začetnih ali pilotskih fazah.
"Rezultati naše raziskave izpostavljajo kritični izziv, s katerim se podjetja trenutno soočajo: vrzel v znanju, potrebnem za izkoriščanje celotnega potenciala generativne umetne inteligence za nestrukturirane podatke", pravi Erik Bradley, Glavni strateg i direktor istraživanja u Enterprise Technology Research. “Čeprav je apetit po izkoriščanju nestrukturiranih podatkov velik, pomanjkanje specializiranih veščin in ustreznih orodij je pomembna ovira. Za resnično izkoriščanje priložnosti, ki jih ponuja generativna umetna inteligenca, organizacije morajo vlagati v premagovanje te vrzeli v znanju in v integracijo naprednih virov umetne inteligence v svoje obstoječe analitične strukture.”
Raziskava o nestrukturiranih podatkih in generativni umetni inteligenci, izvedena aprila 2024 s strani Enterprise Technology Research (ETR) v imenu Qlik, intervjuval 200 odločevalcev o tehnologiji podjetij v različnih sektorjih. Za več informacij in dostop do celotnih rezultatov raziskave, dostopitehttps://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
