Lielie dati: datu spēks stratēģiskos lēmumos

Mēs dzīvojam hipersavienotā pasaulē, kur katra mijiedarbība ģenerē datus. No mūsu balsīm, ko tver virtuālie palīgi, līdz attēliem un video, kas tiek kopīgoti sociālajos tīklos, pastāvīgā informācijas plūsma baro tā sauktos “datu laikmetus” ažiotāža runa ir par AI (ģeneratīvu vai nē), diemžēl es redzu, ka ir maz skaidrības par dažiem pamatjēdzieniem, kas ir būtiski, lai iegūtu pilnu šāda veida novatorisku tehnoloģiju vērtību.

Saskaņā ar IDC ziņojumu kopējam datu apjomam vajadzētu pārsniegt 175 Zettabaiti līdz 2025. gada beigām, eksponenciāla izaugsme, ko veicina lietiskais internets (IoT), mākslīgais intelekts (AI) un digitālie pakalpojumi.

Šis datu sprādziens radīja nepieciešamību izprast, uzglabāt un, galvenais, stratēģiski izmantot informāciju. Šeit ir tādi pamatjēdzieni kā datu noliktavas, datu ezeri e lieli dati, tie ir mainījuši veidu, kā uzņēmumi pieņem lēmumus un veido savas stratēģijas.

Lai dati būtu noderīgi, tiem jābūt sakārtotiem un pieejamiem. Tas sākas ar uzglabāšana, tiek veikts dažādās struktūrās, sākot no tradicionālajām relāciju datu bāzēm līdz modernām platformām, piemēram, datu noliktavas (vaicājumiem optimizētas organizētas krātuves) un datu ezeri (kur neapstrādāti, strukturēti un nestrukturēti dati tiek glabāti bez noteiktas shēmas).

Lielo datu 5V

Lielo datu jēdzienu bieži apraksta 5V:

1. Apjoms: milzīgs nepārtraukti ģenerēto datu apjoms.
2. Ātrums: cik ātri šie dati tiek iegūti un apstrādāti.
3. Šķirne: formātu daudzveidība, sākot no teksta līdz video un beidzot ar sociālo mediju datiem un beidzot ar IoT sensoriem.
4. Patiesība : datu kvalitāte un uzticamība.
5. Vērtība: datu sniegtās atziņas potenciāls.

Uzņēmumi, kas var integrēt šos elementus savā darbībā, pārvērš datus par stratēģiskie aktīvi, to izmantošana, lai ieviestu jauninājumus, optimizētu procesus un prognozētu tendences.

Uz datiem balstītas stratēģijas: informēti un optimizēti lēmumi

Datu analīze ir kļuvusi būtiska saistībā ar 4. industriālā revolūcija, tur, kur automatizācija, savienojamība un AI ir no jauna definējušas uzņēmējdarbības konkurētspēju, organizācijas tagad apvienojas izpildvaras intuīcija com prognozējošā analītika, tādi uzņēmumi kā Amazon, Netflix un General Electric ilustrē, kā datu stratēģiskā izmantošana var pārveidot uzņēmumus dažādās nozarēs.

Piemēram, Amazon ir klasisks uz datiem balstītu lēmumu gadījums, izmantojot reāllaika analīzi, lai ieteiktu produktus, optimizētu krājumus un nodrošinātu personalizētu klientu pieredzi.

Netflix izceļas ar spēju vākt un analizēt skatīšanās datus, lai izlemtu, kuras sērijas un filmas ražot, izvairoties no ieguldījumiem projektos ar nelielu populāru pievilcību un ietaupot miljoniem dolāru.

Rūpniecības sektorā General Electric (GE) izmanto IoT sensorus, lai uzraudzītu mašīnas veiktspēju, prognozētu kļūmes un samazinātu ekspluatācijas izmaksas, parādot, kā lielo datu integrēšana ar AI var nodrošināt efektivitāti un inovācijas

rūpnieciskā mērogā.

AI izmantošana datu kvalitātē

Lai izmantotu datu potenciālu, daudzi uzņēmumi pievēršas AI. Uzlaboti algoritmi nodrošina sarežģītu modeļu identificēšanu, scenāriju prognozēšanu un lēmumu automatizāciju.

Tomēr datu kvalitāte ir galvenais Pētījumi liecina, ka nekonsekventi vai neprecīzi dati var radīt finansiālus zaudējumus, tāpat kā uzņēmumu gadījumā, kas iztērējuši miljonus mārketinga kampaņām, pamatojoties uz nepareizu informāciju patiesums dati ir tikpat būtiski kā ieguldījumi analītikas tehnoloģijās.

Pēdējos gados datu analīze ir kļuvusi no tehniskas tēmas par stratēģisku darba kārtību direktoru padomēs. Saskaņā ar MIT Sloan Management Review ziņojumu, 87% no uzņēmumu vadītājiem tajos teikts, ka datu analīze ir būtiska, lai sasniegtu organizācijas mērķus. Turklāt Ģeneratīvais AI un tādi rīki kā ChatGPT tie tiek izmantoti, lai izveidotu simulācijas un izpētītu hipotētiskus scenārijus vadītāju sanāksmēs.

Pāreja uz 5. industriālo revolūciju

Virzoties uz priekšu uz 5. industriālā revolūcija , līdzsvars starp automatizāciju un cilvēka pielāgošanu kļūst par prioritāti. datu analīzes ar intuitīvākām pieejām, radot vidi, kurā lēmumi ir balstīti uz skaitļiem, bet bagātināti ar cilvēka pieredzi.

Datu analītikas nākotne norāda uz tendencēm, kas sola vēl vairāk pārveidot biznesa ainavu.Viens no tiem ir Dati kā pakalpojums (DaaS), kur uzņēmumi monetizē savus datus un sniedz tos kā pakalpojumu citiem uzņēmumiem, radot jaunas ieņēmumu iespējas.

Paralēli privātumam un regulējumam kļūst arvien lielāka nozīme ar tādiem tiesību aktiem kā Vispārīgā datu aizsardzības regula (GDPR) un Vispārīgais datu aizsardzības likums (LGPD), kas uzsver nepieciešamību pēc stabilas un atbildīgas datu pārvaldības. Turklāt pieaugošais pieprasījums pēc tūlītējas atziņas ir veicinājis datu straumēšanas tehnoloģiju attīstību, ļaujot veikt reāllaika analīzi un pieņemt veiklākus lēmumus.

Tāpēc datu vākšana un analīze ģeneratīvā AI laikā vairs nav tikai konkurences priekšrocības; tie ir kļuvuši stratēģiskās vajadzības. uzņēmumi, kas pārvalda šīs tehnoloģijas, plaukst arvien dinamiskākā un izaicinošākā tirgū.

Datu integrācija ar tehnoloģijām un cilvēku zināšanām sola veidot biznesa lēmumu nākotni un uzsākt jauno inovāciju un izaugsmes laikmetu, ko veicina izbrīns, ar kādu katru nedēļu mums sniedz kāds AI radīts jaunums.