Ми живемо в гіперзв'язаному світі, де кожна взаємодія генерує дан ід наших голосів, захоплених віртуальними помічниками, до зображень і відео, поширених у соціальних мережах, постійний потік інформації живить так звані дані “era of” хайп йдеться про штучний інтелект (генеративний чи ні), на жаль, я бачу, що мало ясності щодо деяких основних концепцій, необхідних для отримання повної цінності цього типу інноваційних технологій.
Згідно зі звітом IDC, загальний обсяг даних повинен перевищувати 175 зеттабайт до кінця 2025 року, експоненціальне зростання, спричинене Інтернетом речей (IoT), штучним інтелектом (AI) і цифровими послугами.
Цей вибух даних приніс з собою необхідність зрозуміти, зберігати і, перш за все, використовувати інформацію стратегічн е де фундаментальні поняття, такі як сховища даних, озера даних і великі дані, вони змінили спосіб прийняття рішень компаніями та формування їхніх стратегій.
Дані, щоб бути корисними, потрібно організувати та доступн Це починається з зберігання, Виконується на фреймворках, починаючи від традиційних реляційних баз даних і закінчуючи сучасними платформами, такими як сховища даних (організовані сховища, оптимізовані для запитів) і озера даних (де необроблені, структуровані та неструктуровані дані зберігаються без визначеної схеми).
5Vs великих даних
Поняття Big Data часто описується 5Vs:
- Обсяг: величезна кількість безперервно згенерованих даних.
- Швидкість: як швидко ці дані виробляються та обробляються.
- Різноманітність: різноманітність форматів, від тексту до відео, даних соціальних мереж і датчиків IoT.
- Правдивість : якість і надійність даних.
- Значення: потенціал для розуміння, яке можуть запропонувати дані.
Компанії, які можуть інтегрувати ці елементи у свою діяльність, перетворюють дані на стратегічні активи, використання їх для інновацій, оптимізації процесів і прогнозування тенденцій.
Стратегії, керовані даними: обґрунтовані та оптимізовані рішення
Аналіз даних став важливим у контексті 4-та промислова революція, там, де автоматизація, підключення та штучний інтелект переосмислили конкурентоспроможність бізнесу, організації тепер об’єднуються виконавча інтуїція ком Predictive analytics, такі компанії, як Amazon, Netflix і General Electric, ілюструють, як стратегічне використання даних може змінити бізнес у різних галузях.
Amazon, наприклад, є класичним випадком рішень, керованих даними, використовуючи аналітику в реальному часі, щоб рекомендувати продукти, оптимізувати запаси та забезпечити персоналізований досвід клієнтів.
Netflix виділяється своєю здатністю збирати та аналізувати дані про перегляд, щоб вирішити, які серіали та фільми виробляти, уникаючи інвестицій у проекти з невеликою популярністю та заощаджуючи мільйони доларів.
У промисловому секторі General Electric (GE) використовує датчики IoT для моніторингу продуктивності машини, прогнозування збоїв і зниження експлуатаційних витрат, демонструючи, як інтеграція великих даних із штучним інтелектом може принести ефективність та інновації
у промислових масштабах.
Використання ШІ в якості даних
Щоб використовувати потенціал даних, багато компаній звертаються до A Розширені алгоритми дозволяють ідентифікувати складні шаблони, прогнозувати сценарії та автоматизувати прийняття рішень.
Однак якість даних є ключови ослідження показують, що непослідовні або неточні дані можуть спричинити фінансові втрати, як і у випадку компаній, які витратили мільйони на маркетингові кампанії на основі невірної інформації правдивість дані такі ж важливі, як і інвестиції в аналітичні технології.
В останні роки аналіз даних пройшов шлях від технічної теми до того, щоб стати стратегічним порядком денним в радах директорі ідповідно до звіту MIT Sloan Management Review, 87% від бізнес-лідерів вони стверджують, що аналіз даних є важливим для досягнення організаційних ціле Крім того, IA Generativa The translation of "IA Generativa" from Portuguese to English is "Generative AI." This preserves the original formatting, tone, and context, ensuring the technical terminology is accurately translated. і такі інструменти, як ChatGPT вони використовуються для створення симуляцій і дослідження гіпотетичних сценаріїв на виконавчих зборах.
Перехід до 5-ї промислової революції
Як ми рухаємося вперед до 5-та промислова революція , баланс між автоматизацією та налаштуванням людини стає пріоритетом. аналіз даних з більш інтуїтивно зрозумілими підходами, створюючи середовище, де рішення ґрунтуються на числах, але збагачуються людським досвідом.
Майбутнє аналітики даних вказує на тенденції, які обіцяють подальшу трансформацію бізнес-ландшафту Один з них - Data as a Service (DaaS), де компанії монетизують свої дані та надають їх як послугу іншим підприємствам, створюючи нові можливості отримання прибутку.
Паралельно конфіденційність і регулювання набувають значення з такими законами, як Загальний регламент захисту даних (GDPR) і Загальний закон про захист даних (LGPD), які підкреслюють необхідність надійного та відповідального управління даним Крім того, зростаючий попит на негайну інформацію сприяв розвитку технологій потокового передавання даних, дозволяючи аналіз у реальному часі та більш гнучкі рішення.
Тому збір і аналіз даних за часів генеративного ШІ більше не є лише конкурентними перевагами; вони стали стратегічні потреби. компанії, які освоюють ці технології, процвітають на все більш динамічному та складному ринку.
Інтеграція даних із технологіями та людським досвідом обіцяє сформувати майбутнє бізнес-рішень і започаткувати нову еру інновацій та зростання, підживлюючись подивом, який щотижня дає нам деяка новизна, створена штучним інтелектом.
