Kerumitan Data Perusahaan: Halangan Terbesar kepada Kejayaan AI

Kebanyakan syarikat menyangka mereka mempunyai masalah AI. Sebenarnya, mereka mempunyai masalah data.

Anda berkemungkinan mengumpul maklumat dalam jumlah yang sangat besar. Anda mempunyai beribu-ribu pangkalan data, platform awan, dan sistem legasi. Isu utamanya bukanlah jumlah data tersebut. Kerumitan dalam mengurusnya adalah halangan yang sebenar.

Model AI hanya akan berfungsi jika datanya berkualiti. Apabila data anda terperangkap dalam silo yang terasing, AI anda akan gagal.

Mengapa kerumitan meningkat:

  • Penambahan perisian yang berbeza selama berdekad-dekad.
  • Pengambilalihan perniagaan yang mewujudkan sistem baharu.
  • Migrasi beban kerja ke awan tanpa perancangan.

Ini mewujudkan silo data. Pasukan pemasaran anda mempunyai satu set data pelanggan. Pasukan kewangan anda pula mempunyai set yang lain. Apabila sistem-sistem ini tidak berhubung, anda akan menghadapi kos yang tinggi dan cerapan yang lemah.

Risiko data yang tidak teratur:

  • Maklumat bertindih merentasi jabatan.
  • Pekerja membazirkan masa berjam-jam mencari fakta.
  • Model AI memberikan cadangan yang salah.
  • Risiko pematuhan dan keselamatan.

Anda tidak boleh menyelesaikan masalah ini dengan algoritma yang lebih baik sahaja. Anda memerlukan pengurusan data yang mantap.

Tiga cara untuk membina perusahaan yang sedia untuk AI:

  1. Gunakan Metadata Metadata memberikan konteks. Ia memberitahu anda siapa pemilik sesebuah jadual dan apa maksud data tersebut. Ia menukarkan objek teknikal kepada aset perniagaan.

  2. Automasikan Penemuan Data Anda tidak boleh mendokumentasikan segalanya secara manual. Gunakan automasi untuk mencari pangkalan data baharu dan nilai yang hilang. Ini membantu anda mengutamakan data yang berharga dan melupuskan aset lama.

  3. Laksanakan Tadbir Urus Tetapkan pemilik bagi setiap set data kritikal. Pantau ketepatan dan keselamatan secara berterusan. Ini memastikan AI anda menggunakan maklumat yang boleh dipercayai.

Migrasi awan bukanlah jalan pintas. Memindahkan data yang tidak teratur ke awan hanya memindahkan kekacauan tersebut ke tempat baharu. Anda mesti memahami data anda sebelum memindahkannya.

Berhenti memberi tumpuan kepada berapa banyak data yang anda miliki. Fokus kepada sejauh mana anda memahaminya.

Kebolehlihatan membolehkan analitik yang lebih pantas dan keputusan yang lebih baik. Syarikat dengan set data yang kecil dan ditadbir dengan baik sering kali mengatasi syarikat dengan data yang besar tetapi tidak terurus.

Sumber: https://dev.to/sam_mitchell_ee4afb8d68c3/enterprise-data-complexity-why-it-is-the-biggest-barrier-to-ai-success-4gap

Komuniti pembelajaran pilihan: https://t.me/GyaanSetuAi