CÁC QLik, một công ty toàn cầu về tích hợp dữ liệu, phân tích và Trí tuệ nhân tạo (AI), công bố nghiên cứu mới tiết lộ rằng trong khi các công ty nhận ra tiềm năng đáng kể của dữ liệu phi cấu trúc để cải thiện hiệu quả hoạt động và tạo ra những hiểu biết có ý nghĩa, nhiều người đang đấu tranh để tận dụng hiệu quả khả năng này. nghiên cứu cho thấy thiếu kiến thức và không đủ công cụ là rào cản chính, chỉ có một tỷ lệ nhỏ các công ty dành hơn một phần tư ngân sách AI của họ cho các sáng kiến dữ liệu phi cấu trúc.
“Với nhiều nguồn trích dẫn rằng dữ liệu phi cấu trúc đại diện cho 80% dữ liệu của thế giới, không có gì ngạc nhiên khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp muốn có nhiều giá trị thực hơn từ tài nguyên chưa được khai thác” này, Brendan Grady, Tổng Giám đốc Phân tích tại Qlik cho biết. “Tuy nhiên, nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh rằng gần 70% đồng ý rằng tổ chức của họ không được trang bị tốt để hiểu cách AI sáng tạo có thể được khai thác vào dữ liệu phi cấu trúc của họ.”
“Các công ty đang tìm kiếm các giải pháp cho phép áp dụng Generative AI mà không yêu cầu thiết kế lại các bộ kỹ năng và ngăn xếp công nghệ hiện có của họ.Cơ hội nằm ở việc tìm cách tích hợp AI liền mạch vào môi trường phân tích ngày nay, cho phép các tổ chức trích xuất câu trả lời đúng từ dữ liệu phi cấu trúc và tạo ra kết quả kinh doanh có ý nghĩa
Nghiên cứu tiết lộ dữ liệu sâu sắc về cảm giác của các nhà lãnh đạo và những gì họ đang làm để giải quyết các cơ hội do dữ liệu phi cấu trúc và GenAI mang lại:
''' Mối lo ngại về quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu rất phổ biến: 59% của người trả lời rất quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu và 47% với việc tuân thủ quy định, khắc phục đáng kể mối quan tâm ROI (19%).
& chi phí là ưu tiên hàng đầu để đánh giá nhà cung cấp: Khi đánh giá nhà cung cấp, tích hợp hệ thống (55%), chi phí (50%) và khả năng quản trị (49%) là ưu tiên hàng đầu, trong khi danh tiếng của nhà cung cấp là ưu tiên thấp (16%).Người trả lời mong đợi lợi nhuận tài chính khiêm tốn từ việc sử dụng dữ liệu phi cấu trúc, với 45% dự đoán sự cải thiện từ 10% lên 20% trong doanh thu hoặc lợi nhuận của h.
io Interesse na GenAI rất tuyệt vời, nhưng thiếu đầu tư đáng kể: Trong số những người quan tâm đến việc sử dụng GenAI cho dữ liệu phi cấu trúc, hai trong số ba người được hỏi có kế hoạch đầu tư vào một công cụ Generative AI cho dữ liệu phi cấu trúc.Mặc dù được quan tâm rộng rãi, chỉ có 22% của tất cả những người được hỏi cho biết họ đang thực hiện đáng kể “đầu tư vào các công nghệ AI.
''Dữ liệu phi cấu trúc được xem như một yếu tố thiết yếu cho hiệu quả: Đa số rõ ràng (62%) xem dữ liệu phi cấu trúc là cơ hội để nâng cao hiệu quả hoạt động, trong khi chỉ có 31% tin rằng nó có thể thúc đẩy sự đổi mới.Gần một nửa (45%) mô tả một trường hợp sử dụng liên quan đến các công cụ tìm kiếm và truy vấn tốt hơn để tìm kiếm tài liệu nội b.
Các công cụ tìm kiếm truyền thống không đủ cho dữ liệu phi cấu trúc: Có sự đồng thuận mạnh mẽ rằng các công cụ tìm kiếm doanh nghiệp truyền thống không đủ để tối đa hóa giá trị của các thư viện tài liệu rộng lớn.Chỉ có 16% đã từng có được một công cụ được thiết kế để cung cấp thông tin chi tiết từ dữ liệu phi cấu trúc và hầu hết các nỗ lực vẫn còn trong giai đoạn đầu hoặc giai đoạn thí điểm.
“Kết quả nghiên cứu của chúng tôi nêu bật một thách thức quan trọng mà các công ty hiện đang phải đối mặt: lỗ hổng kiến thức cần thiết để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI sáng tạo cho dữ liệu phi cấu trúc”, Erik Bradley, Chiến lược gia trưởng và Giám đốc nghiên cứu tại Enterprise Technology Research nói. “Mặc dù sự thèm muốn khai thác dữ liệu phi cấu trúc là lớn, việc thiếu các kỹ năng chuyên môn và các công cụ thích hợp là một rào cản đáng kể.Để thực sự tận dụng các cơ hội do AI sáng tạo mang lại, các tổ chức phải đầu tư để thu hẹp khoảng cách kiến thức này và tích hợp các khả năng AI tiên tiến vào các khung phân tích hiện có của h
“Nghiên cứu dữ liệu phi cấu trúc và AI tổng quát”, được thực hiện vào tháng 4 năm 2024 bởi Enterprise Technology Research (ETR) thay mặt cho Qlik, đã khảo sát 200 người ra quyết định công nghệ doanh nghiệp trên nhiều ngành.Để biết thêm thông tin và truy cập vào kết quả khảo sát đầy đủ, vui lòng truy cập https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
