Vi lever i en hyper-ansluten värld där varje interaktion genererar data Från våra röster som fångas av virtuella assistenter till bilder och videor som delas på sociala nätverk, det ständiga informationsflödet matar den så kallade “era av”data hype det talas om AI (Generativ eller inte), tyvärr ser jag att det finns liten klarhet om några grundläggande begrepp som är väsentliga för att utvinna det fulla värdet av denna typ av innovativ teknik.
Enligt en rapport från IDC bör den totala datavolymen överstiga 175 Zettabyte i slutet av 2025, exponentiell tillväxt driven av Internet of Things (IoT), Artificiell Intelligens (AI) och digitala tjänster.
Denna explosion av data förde med sig behovet av att förstå, lagra och framför allt använda information strategiskt. Det är här grundläggande begrepp som t.ex datalager, datasjöar och stora data, de har förändrat hur företag fattar beslut och formar sina strategier.
Data, för att vara användbar, måste organiseras och vara tillgänglig. Detta börjar med förvaring, Utförs på ramverk som sträcker sig från traditionella relationsdatabaser till moderna plattformar som t.ex datalager (organiserade arkiv optimerade för frågor) och datasjöar (där rå, strukturerad och ostrukturerad data lagras utan ett definierat schema).
Big Datas 5V
Begreppet Big Data beskrivs ofta av 5Vs:
- Volym: den enorma mängden kontinuerligt genererad data.
- Hastighet: hur snabbt dessa uppgifter produceras och bearbetas.
- Variation: mångfalden av format, från text till videor till sociala medier data till IoT-sensorer.
- Sanning : uppgifternas kvalitet och tillförlitlighet.
- Värde: potentialen för insikter som data kan erbjuda.
Företag som kan integrera dessa element i sin verksamhet förvandlar data till strategiska tillgångar, använda dem för att förnya, optimera processer och förutsäga trender.
Datadrivna strategier: informerade och optimerade beslut
Dataanalys har blivit väsentlig i samband med den 4: e industriella revolutionen, där automatisering, uppkoppling och AI har omdefinierat företagens konkurrenskraft, kombineras nu organisationer verkställande intuition com prediktiv analys, företag som Amazon, Netflix och General Electric illustrerar hur strategisk användning av data kan förändra företag inom olika branscher.
Amazon, till exempel, är ett klassiskt fall av datadrivna beslut, som använder realtidsanalys för att rekommendera produkter, optimera lager och leverera en personlig kundupplevelse.
Netflix utmärker sig för sin förmåga att samla in och analysera visningsdata för att bestämma vilka serier och filmer som ska produceras, undvika investeringar i projekt med liten populär dragningskraft och spara miljontals dollar.
Inom industrisektorn använder General Electric (GE) IoT-sensorer för att övervaka maskinens prestanda, förutsäga fel och minska driftskostnaderna, vilket visar hur integrering av Big Data med AI kan ge effektivitet och innovation
i industriell skala.
Användning av AI i datakvalitet
För att utnyttja potentialen i data vänder sig många företag till AI.Avancerade algoritmer möjliggör komplex mönsteridentifiering, scenarioförutsägelse och beslutsautomatisering.
Datakvalitet är dock nyckeln. Studier visar det inkonsekventa eller felaktiga uppgifter kan orsaka ekonomisk förlust, som i fallet med företag som har spenderat miljoner på marknadsföringskampanjer baserade på felaktig information sanning data är lika viktigt som att investera i analysteknik.
Under de senaste åren har dataanalys gått från att vara ett tekniskt ämne till att bli en strategisk agenda i styrelser. Enligt MIT Sloan Management Review rapport, 87% från företagsledare de konstaterar att dataanalys är väsentlig för att uppnå organisatoriska mål. Dessutom Generativ AI och verktyg som ChatGPT de används för att skapa simuleringar och utforska hypotetiska scenarier i ledningsmöten.
Flyttar till den 5:e industriella revolutionen
När vi går vidare till den 5:e industriella revolutionen , balansen mellan automatisering och mänsklig anpassning blir en prioritet. dataanalyser med mer intuitiva tillvägagångssätt, skapa en miljö där beslut grundas på siffror men berikas av mänsklig erfarenhet.
Framtiden för dataanalys pekar på trender som lovar att ytterligare förändra affärslandskapet. En av dem är Data as a Service (DaaS), där företag tjänar pengar på sin data och tillhandahåller den som en tjänst till andra företag, vilket skapar nya intäktsmöjligheter.
Parallellt får integritet och reglering betydelse med lagstiftning som den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) och den allmänna dataskyddslagen (LGPD), som lyfter fram behovet av robust och ansvarsfull datastyrning. Dessutom den växande efterfrågan på omedelbara insikter har drivit utvecklingen av dataströmningsteknik, vilket möjliggör realtidsanalys och mer smidiga beslut.
Därför är datainsamling och analys i tider av generativ AI inte längre bara konkurrensfördelar; de har blivit strategiska behov. företag som behärskar dessa teknologier trivs på en allt mer dynamisk och utmanande marknad.
Integreringen av data med teknik och mänsklig expertis lovar att forma framtiden för affärsbeslut och inleda den nya eran av innovation och tillväxt, driven av den förvåning med vilken varje vecka en del AI-genererad nyhet ger oss.
