Podaci: Jelena vuče AI-jeve sanije

Ključna uloga podataka u AI

Podaci su kamen temeljac AI. Bez preciznih, relevantnih i dobro strukturiranih podataka, AI sustavi ne mogu efikasno funkcionirati. Integritet i kvalitet podataka koje obrađuje AI su najvažniji za pružanje preciznih uvida da zauzvrat pogone bolje poslovne odluke i ishode. Zamislite da izliječite vruću čokoladu u rezervoar za gorivo i očekujete da se pokrene – to je ono što je to što je tako nahraniti netačne podatke u vaš AI.

Loši podaci – Grinch koji je uništio Ai

Korištenje AI-a s niskim kvalitetnim ili slabo organiziranim podacima mogu imati značajne negativne utjecaje:

• Freed AI ishodi: Nepotpuni i nedosljedni podaci mogu dovesti do iskrivljenih rezultata i neodgovornih ishoda zbog pristranih modela. Loše kvalitete podataka izravno utječe na tačnost i pouzdanost odluka o upravljanju AI, potencijalno zablude poslovanje i strategiju.
• Pravne i finansijske implikacije: Netačni podaci mogu rezultirati ozbiljnim pravnim i finansijskim reperkusijama. Netačno izvještavanje i nepoštivanje propisa o upravljanju podacima mogu dovesti do novčanih kazni, pravnih radnji i oštećenja ugledu organizacije. Osiguravanje tačnosti i potpunosti podataka od vitalnog je značaja za održavanje usklađenosti i izbjegavanja skupih grešaka. Ovo je posebno važno u sektorima koji imaju velike količine osjetljivih podataka, poput zdravstvene zaštite i financijskih usluga.
• Etička razmatranja: Privatnost i sigurnost podataka su kritični u krajoliku AI. Zaštita od cyber-napada i kršenja su od suštinske važnosti za održavanje povjerenja i integriteta u AI sustavima. Etička razmatranja također uključuju zaštitu osobnih i osjetljivih podataka, osiguravajući da se AI prakse usklađuju sa zakonima i standardima zaštite podataka.
• Propuštene poslovne mogućnosti: Loši kvalitet i organizacija podataka mogu dovesti do nepoverenja u AI izlazima i propuštenim prilikama zbog nepouzdanih uvida. Preduzeća mogu propustiti da iskorištavaju vrijedne trendove i obrasce ako je njihov podatkovni fondacija slab, u konačnici utječu na njihov konkurentski potencijal i potencijal rasta.

Ključni koraci za naručivanje vaših podataka i prepuni AI

Visokokvalitetni, dobro organizirani podaci su neophodni za AI da dostave tačan i vrijedan uvid. Postavljanje čvrstog temelja za AI uključuje nekoliko ključnih koraka:

1. Provedite reviziju podataka: Započnite revizija postojećih podataka kako biste osigurali njegovu preciznost, cjelovitost i relevantnost. To uključuje procjenu kvalitete podataka, čišćenje duplikata i ažuriranje zastarjelih informacija. Temeljna revizija identificirat će praznine i nedosljednosti koje se moraju riješiti. Dobre higijenske prakse podataka, kao što su redovna revizija, čišćenje i ažuriranje, od vitalnog značaja za održavanje integriteta podataka i pouzdanosti podataka.
2. Prioritetno upravljanje podacima: Efikasno upravljanje podacima ključno je za spremnost AI. Centraliziranje podataka za poboljšanje njegove kvalitete i tačnosti su kritični korak. Eliminiranje silosa i usvajanje efikasne prakse upravljanja podacima pojednostavit će pristup i obradu podataka, olakšavanjem glatkih AI integracija.
3. Izuzeti mašinsko učenje: Koristeći povijesne podatke za predviđanje i lakoća u AI usvajanje strateški je pristup. Procjena cijelog IT okruženja, uključujući baze podataka, infrastrukturu i analitiku, osigurava da se organizacija priprema za podršku AI inicijativama. Učenje upotrebe mašine može pružiti vrijednim uvidima u prošle trendove, pomažući u budućem odlučivanju.
4. Modernizacija vaše infrastrukture podataka: Modernizacija vaše podatkovne infrastrukture prvi je korak ka prihvaćanju inteligentnih tehnologija. Ovaj proces uključuje integriranje vanjskih podataka za sveobuhvatan prikaz, pojednostavljivanje analize i sastavljanje izvještavanja, omogućavajući analitiku u stvarnom vremenu i unapređenje upotrebe inteligentne tehnologije. Modernizacija štedi vrijeme i poboljšava fleksibilnost i prilagodljivost, što olakšava razmjenu AI napora.

Postavljanje temelja

Priprema vaših podataka prvi je ključni korak ka uspješnoj primjeni AI. Provođenjem temeljičnih revizija podataka, prioritet u upravljanju podacima i modernizacija vaše podatkovne infrastrukture, vaš posao može položiti čvrstu osnovu za Ai. Svoju strategiju podataka trebali biste vidjeti kao prirodno proširenje za vašu sveobuhvatnu strategiju AI.

Ulaganje u ovu pripremu otključat će AI-jev puni potencijal, vožnju značajnu poslovnu vrijednost i pozicioniranje vaše organizacije za dugoročni uspjeh u svijetu vođenog AI.

Martin Brierly je podaci i AI vežbaju na ANS, digitalni dobavljač transformacije i Microsoftove Velike Britanije u Velikoj Britaniji od 2024. Kupci, od preduzeća do organizacija SMB-a i javnog sektora.