解锁您剩余的99%数据需要对您的方法进行根本性的转变。在未充分利用非结构化数据和对其可靠性的不信任之间，许多组织陷入停滞。风险是巨大的：未利用的数据中蕴藏着塑造明智战略决策所需的宝贵洞察。获得这种信息的财富促进了一种前所未有的创造力，在高效而适应性的人工智能的监督下，表现出色。全面理解您的数据对于充分发挥其潜力至关重要。
企业数据的理解
无论是小企业还是大公司，越来越多的企业开始意识到其数据对优化用户和客户体验的巨大价值，同时还基于实际证据开发战略。人工智能（AI）的出现增强了对数据的便捷和务实访问的重视，从而增加了其利用潜力。
成功采用AI的挑战
为了利用人工智能，企业必须在数据的收集、策划和预处理方面投入重大努力。数据治理、隐私和合规等问题在过程一开始就需要特别关注。没有细致的准备和严格的框架，人工智能的整合无法实现。
数据的复杂性
IBM美洲数据平台负责人Henrique Lemes强调了企业数据的复杂性。信息通常分为结构化数据和非结构化数据。前者以标准化格式组织，而后者包含多种格式，如电子邮件、社交媒体发布或视频，这些格式信息丰富但难以利用。
挖掘非结构化数据的潜力
不到1%的企业数据被生成式人工智能利用，而超过90%的数据属于非结构化类别。这直接影响到用于决策的信任和信息质量。决策者必须确保数据是完整和可靠的。
自动化摄取的重要性
为了将杂乱无章的数据流转变为真正的决策工具，自动化摄取显得至关重要。这一过程可以大幅增加人工智能可用数据的数量，同时遵守治理规则。企业必须努力实现这一过程的自动化，以最大化收益。
数据优化方法
三大关键流程浮现出以帮助企业提升其数据价值：
大规模摄取
将数据自动化地转移到分析系统是第一步关键。这样可以方便地将原始数据转变为可供人工智能使用的数据。
数据策划和治理
一旦数据被摄取，策划和建立治理规则变得至关重要。这些做法确保数据质量和合规性。
为生成式人工智能提供可用性
在完成上述步骤后，可以将数据提供给生成式人工智能。这传达了组织和可用数据的附加价值。
IBM的数据转型方法
IBM采用统一的 approach。这种方法基于对企业人工智能路径的深入理解，同时集成先进的软件解决方案和行业专业知识。这使得有效地将结构化和非结构化数据转变为人工智能准备资产成为可能，同时遵守治理和合规标准。
日益增长的数据治理需求
数据量和多样性的增加使管理变得复杂。企业在扩展其人工智能解决方案时面临障碍，这些解决方案通常是为特定任务设计的。随着它们寻求扩展应用范围，管理非结构化数据成为迫在眉睫的任务，推动了对数据治理解决方案日益增长的需求。
适用于受监管行业的AI选项和工具
IBM提供一系列适合企业的解决方案，包括可处理人工智能工作负载的工具，即便在最受监管的行业中也能有效运作。国际银行和跨国公司等机构信赖Big Blue将数据转变为可利用资源的能力。
有关优化数据管道以实现人工智能、带来快速投资回报的商业成果的更多信息，您可以查看关于SAP和Databricks在数据管理方面合作的文章。
苹果还强调用合成和匿名化数据保护隐私，增强了对与人工智能相符合的数据治理的日益关注。法国企业正在采取全球性数据共享策略，展示了一种更广泛的趋势，即高效利用数据。数据集中的潜在偏见仍然是学术界和专业界关注的话题。
人工智能被视为优化客户数据和推动增长的无可否认的杠杆。这证明了解锁企业可用数据中剩余的99%的重要性，以便利用人工智能的力量。
常见问题解答
我该如何解锁剩余的99%未使用数据以供人工智能使用？
要解锁未使用的数据，建立数据摄取自动化系统以及强大的数据治理以确保其质量和合规性至关重要。使用先进的分析技术还可以帮助从非结构化数据中提取相关见解。
哪些类型的数据被视为非结构化？
非结构化数据包含多种格式，例如电子邮件、社交媒体发布、视频、图像、文档和音频文件。尽管它们分析起来更复杂，但通常蕴含着企业的宝贵洞察。
为什么管理非结构化数据很重要？
管理非结构化数据至关重要，因为它们代表着许多企业中超过90%的可用数据。忽视这些数据可能导致创新机会的丧失以及基于不完整信息的决策。
使我的数据为人工智能准备的第一步是什么？
第一步是自动化大规模数据摄取。这使得收集和有效地结构化数据变得容易，从而可以进行高级分析。
如何确保我的数据在用于人工智能时的安全性和合规性？
重要的是在一开始就建立数据治理规则，符合您行业的具体法规。这包括用于保护敏感数据的安全协议以及匿名化流程。
有哪些工具可用于简化非结构化数据的处理？
有许多先进工具和软件可用于简化非结构化数据的处理，包括融合人工智能和机器学习以提取见解并优化其使用的工具。
数据治理在利用数据进行人工智能中的作用是什么？
数据治理起着基本作用，确保数据保持准确、可靠且符合规定。它建立了数据使用所需的规则，从而确保分析过程中的质量和完整性。
整合非结构化数据的策略有多具成本效益？
采用有效的非结构化数据整合策略可以产生显著的投资回报。根据某些研究，企业在正确实施后能够获得超过40%的投资回报。
如何统一结构化和非结构化数据的管理流程？
统一这些流程需要一个集成的治理方法，将结构化数据管理与非结构化数据分析结合起来。这通常涉及强大的工具以提供对所有可用数据的整体视图。
