Araştırma, yapılandırılmamış veriler üzerinde Üretken Yapay Zeka'dan yararlanmak için acil uzman bilgisine duyulan ihtiyacı vurguluyor 

o Qlik®, veri entegrasyonu, analitik ve Yapay Zeka (AI) alanında küresel bir şirket olan ', şirketlerin operasyonel verimliliği artırmak ve anlamlı içgörüler oluşturmak için yapılandırılmamış verilerin önemli potansiyelini fark ederken, birçoğunun bu yetenekten etkili bir şekilde yararlanmakta zorlandığını ortaya koyan yeni bir araştırmayı duyurdu. Araştırmalar, bilgi eksikliğinin ve yetersiz araçların ana engeller olduğunu ve şirketlerin yalnızca küçük bir yüzdesinin yapay zeka bütçelerinin dörtte birinden fazlasını yapılandırılmamış veri girişimlerine ayırdığını gösteriyor. 

“Qlik Analitik Genel Müdürü Brendan Grady, ”Birçok kaynak, yapılandırılmamış verilerin dünya verilerinin 80%“sini temsil ettiğini öne sürerek, iş liderlerinin bu kullanılmayan kaynaktan daha fazla gerçek değer istemesi şaşırtıcı değil” dedi. “Ancak araştırmamız, yaklaşık 70%'nin, kuruluşlarının, yapılandırılmamış verilerine Üretken AI'nın nasıl kullanılabileceğini anlamak için iyi donanımlı olmadığını kabul ettiğini vurguluyor.” 

“Şirketler, mevcut beceri setlerinin ve teknoloji yığınlarının yeniden tasarlanmasını gerektirmeden Üretken Yapay Zeka'nın benimsenmesini sağlayan çözümler arıyor. Fırsat, yapay zekayı günümüzün analitik ortamlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmenin yollarını bulmakta, kuruluşların yapılandırılmamış verilerden doğru yanıtları çıkarmasını ve anlamlı iş sonuçları üretmesini sağlamakta yatıyor” 

Araştırma, liderlerin nasıl hissettikleri ve yapılandırılmamış veriler ve GenAI tarafından sunulan fırsatları ele almak için neler yaptıklarına dair anlayışlı verileri ortaya koyuyor: 

''' Veri gizliliği ve uyumluluğuna ilişkin endişeler yaygındır: Katılımcıların 59%'si veri gizliliği konusunda çok endişeli ve 47%'si mevzuat uyumluluğu ile, ROI endişelerini önemli ölçüde aşıyor (19%).  

Entegrasyon ve maliyet, tedarikçileri değerlendirmek için temel önceliklerdir: Satıcıları değerlendirirken, sistem entegrasyonu (55%), maliyet (50%) ve yönetişim yetenekleri (49%) en önemli öncelikler iken, satıcı itibarı düşük bir önceliktir (16%).Yanıt verenler, yapılandırılmamış verileri kullanmaktan mütevazı mali kazançlar beklemektedir, 45%, gelirlerinde veya karlarında 10%'den 20%'ye bir iyileşme öngörmektedir. 

io Interesse na GenAI harika, ancak önemli bir yatırım eksik: Yapılandırılmamış veriler için GenAI kullanmakla ilgilenenler arasında, üç katılımcıdan ikisi yapılandırılmamış veriler için Üretken bir AI aracına yatırım yapmayı planlıyor. Yaygın ilgiye rağmen, tüm katılımcıların yalnızca 22%“si önemli ”AI teknolojilerine yatırım yaptıklarını belirtiyor. 

''Yapılandırılmamış veriler verimlilik için temel bir faktör olarak görülmektedir: Açık bir çoğunluk (62%) yapılandırılmamış verileri operasyonel verimliliği artırmak için bir fırsat olarak görürken, yalnızca 31% yeniliği yönlendirebileceğine inanıyor. Neredeyse yarısı (45%) dahili belgeleri aramak için daha iyi arama ve sorgulama araçlarını içeren bir kullanım durumunu tanımlıyor. 

Geleneksel arama araçları yapılandırılmamış veriler için yetersizdir: Geleneksel kurumsal arama araçlarının geniş belge kitaplıklarının değerini en üst düzeye çıkarmak için yetersiz olduğu konusunda güçlü bir fikir birliği vardır.Yapılandırılmamış verilerden içgörü sağlamak için tasarlanmış bir aracı şimdiye kadar yalnızca 16% edinmiştir ve çabaların çoğu erken veya pilot aşamalarda kalmaktadır. 

“Kurumsal Teknoloji Araştırması Baş Stratejisti ve Araştırma Direktörü Erik Bradley, ”Araştırmamızın sonuçları, şirketlerin şu anda karşı karşıya olduğu kritik bir zorluğun altını çiziyor: yapılandırılmamış veriler için Üretken Yapay Zeka'nın tüm potansiyelinden yararlanmak için gereken bilgi açığı“ diyor. ”Yapılandırılmamış verileri kullanma iştahı büyük olmasına rağmen, uzmanlaşmış becerilerin ve uygun araçların eksikliği önemli bir engeldir. Üretken Yapay Zeka tarafından sunulan fırsatlardan gerçekten yararlanmak için kuruluşların bu bilgi açığını kapatmaya ve gelişmiş yapay zeka yeteneklerini mevcut analitik çerçevelerine entegre etmeye yatırım yapması gerekir” 

Qlik adına Enterprise Technology Research (ETR) tarafından Nisan 2024“te gerçekleştirilen ”Yapılandırılmamış veri araştırması ve üretken yapay zeka”, birden fazla sektördeki 200 kurumsal teknoloji karar vericisiyle anket yaptı. Daha fazla bilgi ve anket sonuçlarının tamamına erişim için lütfen adresini ziyaret edin https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report