Artificiell intelligens och framtiden för data och analys
I dagens digitala tidsålder badar företagen i data. Att förstå och utnyttja kraften i avancerad analys, data, kollektiv intelligens och artificiell intelligens (AI) är ett måste. Därför är det helt avgörande för organisationer som vill använda information på ett effektivt sätt att utveckla en stark data- och analysstrategi
Ostrukturerade kontra strukturerade data
Det är viktigt att skilja mellan strukturerade data och ostrukturerade data. Strukturerade data är prydligt organiserade i databaser, medan ostrukturerade data saknar en fördefinierad datamodell.
Strukturerade data är lätta att analysera. Ostrukturerade data, som ofta finns i e-postmeddelanden och inlägg på sociala medier, kräver däremot avancerade bearbetningstekniker. En heltäckande plattform för hantering av företagsdata är därför avgörande för företag som vill kunna få fram meningsfulla insikter från båda dessa datatyper.
Styrning av data och analys
Data är en värdefull tillgång. Att skapa dataprodukter handlar om att data omvandlas till verktyg som underlättar beslutsfattandet. Dessa produkter använder data för att vi ska kunna fatta välgrundade beslut. Förstärkta lösningar för datakvalitet gör sedan att dessa produkter är både tillförlitliga och korrekta.
Företag inser i allt högre grad hur viktigt det är med styrning av data och analys i sin verksamhet. De måste strukturera sin data för att anpassa dem efter företagets mål, säkerställa kvalitet och följa lagkrav.
Genom att använda en kraftfull lösning för datastyrning och analys kan man navigera i detta komplexa datalandskap.
Data och analys i affärsverksamhet
Att sträva efter positiva affärsresultat är grunden för alla data- och analysstrategier. För att uppnå affärsmålen måste man mäta hur man lyckats med sina datadrivna beslut. Att hantera data på rätt sätt är avgörande för att säkerställa kvaliteten på de insikter som sedan styr resultaten.
Målet är att uppnå en genomgripande användning av data och analys, vilket innebär att beslutsfattare använder dataanalys i alla affärsbeslut och på alla nivåer i en organisation.
AI i utvecklingen av data och analys
AI handlar om teknisk innovation och effektivitet. Företag använder nu maskininlärning för att omvandla rådata till kunskap och en robust AI-strategi gör att man blir mer effektiv. AI och automatiserade system kan hjälpa till med uppgifter som lagring och hantering av data och dataanalys.
Generativa AI-applikationer är nästa steg – i dessa applikationer används avancerade algoritmer för att efterlikna och till och med överträffa mänsklig kreativitet. Genom att använda generativ AI kan företag automatisera repetitiva uppgifter. Användningen av AI och maskininlärning frigör mänskliga resurser för mer strategiskt arbete.
Nya metoder för beslutsprocesser
En annan aspekt av den digitala omvandlingen av data och analys är ”decision intelligence”. Det är plattformar som ger företag verktyg för beslutsfattande med hjälp av automatiserad analys och kollektiv intelligens.
Automatisering är den viktigaste funktionen i dessa plattformar. Den utför rutinmässiga beslutsprocesser och gör att medarbetare kan fokusera på mer komplexa och strategiska aspekter av arbetet. Automatiserat beslutsfattande ökar effektiviteten och minskar risken för fel.
Systemen lär sig och anpassar sig kontinuerligt. Maskininlärning är nästa steg i utvecklingen av en AI-strategi.
Finansiell styrning inom datahantering
Data- och analysstrategier kan vara kostsamma. Här kommer den finansiella styrningen in i bilden. Det handlar om att hantera budgetar, minska kostnader och säkerställa ekonomiskt ansvar i datahanteringen.
Organisationer som prioriterar finansiell styrning hittar en balans mellan innovation och kostnadseffektivitet.
FinOps och finansiell styrning
Organisationer använder sig av FinOps och finansiell styrning för att säkerställa finansiellt ansvar. FinOps är en förkortning för Financial Operations och handlar om att maximera det ekonomiska värdet av de resurser man har i molnet.
Genom att använda en leverantör av molnbaserad datahantering kan företag effektivt hantera sina kostnader. AI implementeras i molnhanteringssystem och FinOps för att man ska få bästa möjliga resultat.
Framtiden för data och analys
Data, kollektiv intelligens och AI håller på att helt förändra hur verksamheter bedrivs. Rätt hantering av data, inklusive en bra AI-strategi, leder till välgrundade beslut och effektiva resultat.
Företag kan uppnå det genom att använda generativ AI, plattformar för ”decision intelligence” och FinOps. Framtiden för datadrivna företag ligger i dessa innovationer och vilket värde man kan få ut av sina AI-satsningar.
VANLIGA FRÅGOR
Vad är strukturerad respektive ostrukturerade data?
Strukturerade data är organiserade och lagras vanligtvis i databaser. De är lätta att söka och analysera. Ostrukturerade data saknar organisation. Ostrukturerade datatyper inkluderar e-post, bilder och inlägg på sociala medier, vilket kräver mer avancerad dataanalys för att kunna tolkas.
Vad är datahantering?
Datahantering omfattar organisation, insamling, bearbetning och användning av datalagring för att säkerställa korrekthet, tillgänglighet och säkerhet. Syftet är att optimera dataanvändningen för att kunna fatta välgrundade beslut och driva sin affärsverksamhet på ett effektivt sätt.