The Crucial Role of Data in AI Evolution

نقش حیاتی داده‌ها در تکامل هوش مصنوعی

Start

در چشم‌انداز مدرن هوش مصنوعی (AI)، داده‌ها به عنوان یک پایه ضروری برای نوآوری و تحول کسب و کار به وجود آمده‌اند. ثبت، ذخیره، پردازش و استفاده از اطلاعات به طور کارآمد، برای سازمان‌هایی که در تلاشند رقابتی باقی بمانند، بسیار حیاتی است.

یافته‌های اخیر یک شرکت مشاوره برجسته نشان می‌دهد که کسب و کارهایی که از هوش مصنوعی بهره‌برداری می‌کنند، می‌توانند افزایش بهره‌وری تا ۴۰٪ را تجربه کنند. با این حال، علی‌رغم تصدیق اهمیت داده‌ها، بسیاری از شرکت‌ها هنوز با مدیریت مؤثر داده‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند. در پاسخ، یک اجلاس توسط DISRUPTORES-EL ESPAÑOL، با همکاری NetApp برگزار شد، که در آن رهبران صنعت برای بحث درباره این چالش‌ها و فرصت‌ها گرد هم آمدند.

شرکت‌کنندگان اصلی شامل مدیران اجرایی از شرکت‌های بزرگ در سراسر اسپانیا بودند که نقش‌هایی از رهبری داده‌های شرکتی تا مدیریت فنی را نمایندگی می‌کردند. یکی از سخنرانان تأکید کرد که داده‌ها برای AI بنیادی هستند؛ بدون مدیریت مناسب، شرکت‌ها از ساده‌سازی عملیات و شناسایی راه‌های جدید کسب‌وکار عقب می‌مانند.

یکی دیگر از مدیران تأکید کرد که داده‌های با کیفیت بالا به عنوان یک تسهیل‌کننده حیاتی برای سیستم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کنند و ضروری بودن پرورش یک فرهنگ داده‌محور قابل اعتماد در درون سازمان‌ها را مورد تأکید قرار داد. شرکت‌کنندگان همچنین اشاره کردند که یک استراتژی داده‌ای موفق، برای هر ابتکار هوش مصنوعی ضروری است و نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجه در زیرساخت‌های حاکمیت داده را نشان داد.

با پیشرفت بحث‌ها، رهبران اذعان کردند که پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی مولد، نقاط ضعف بسیاری از سازمان‌ها را روشن کرده است و آن‌ها را به reconsidering مدل‌های داده‌ای موجود واداشته است. یک رویکرد متعادل به ادغام فناوری توصیه شد که تمرکز آن روی هم‌راستایی نوآوری‌ها با اهداف سازمانی به جای پذیرش فناوری به خودی خود باشد.

بیشینه‌سازی پتانسیل داده‌های شما: نکات، ترفندها و حقایق

در دنیای فناوری روزافزون امروزی، بهره‌برداری از قدرت داده‌ها مهم‌تر از همیشه است. همان‌طور که در یک همایش اخیر صنعت تأکید شد، درک مدیریت مؤثر داده‌ها می‌تواند به‌طور قابل توجهی بهره‌وری و نوآوری را افزایش دهد. در اینجا چند نکته، ترفند و حقایق جالب برای کمک به شما در حرکت در چشم‌انداز داده آورده شده است.

۱. کیفیت داده را بر کمیت اولویت دهید
در مورد داده‌ها، داشتن اطلاعات با کیفیت بالا و دقیق بسیار سودمندتر از تنها جمع‌آوری حجم زیادی از داده‌هاست. الگوریتم‌هایی را پیاده‌سازی کنید که بتوانند داده‌ها را پاکسازی و اعتبارسنجی کنند. ممیزی‌ها و به‌روزرسانی‌های منظم به منابع داده شما اطمینان می‌دهد که آنالیزهای شما بر اساس اطلاعات معتبر است و تصمیم‌گیری بهتری را امکان‌پذیر می‌سازد.

۲. در حاکمیت داده سرمایه‌گذاری کنید
یک چارچوب حاکمیت داده قوی در سازمان خود ایجاد کنید. این شامل سیاست‌ها، استانداردها و رویه‌ها برای مدیریت دارایی‌های داده است. با اطمینان از اینکه همه افراد نقش خود را در مدیریت داده درک کنند، فرهنگی از مسئولیت‌پذیری و اعتماد در مورد استفاده از داده‌ها ایجاد می‌کنید.

۳. از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی ابری استفاده کنید
استفاده از ذخیره‌سازی ابری می‌تواند به طور چشمگیری دسترسی و مدیریت داده‌ها را بهبود بخشد. این نه تنها مقیاس‌پذیری برای رشد فراهم می‌کند، بلکه اقدامات امنیت داده را نیز افزایش می‌دهد. اطمینان از اینکه یک استراتژی پشتیبان مؤثر در place داشته باشید، داده‌های شما را در برابر از دست رفتن محافظت می‌کند.

۴. از ابزارهای تحلیلی برای استخراج بینش‌ها استفاده کنید
از ابزارهای هوش تجاری و تحلیلی برای استخراج بینش‌های قابل عمل از داده‌های خود استفاده کنید. ابزارهایی مانند Tableau، Power BI و سایرین می‌توانند به تجسم روندهای داده کمک کنند و منجر به فرآیندهای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر شوند.

۵. فرهنگ داده‌محور را پرورش دهید
یک فرهنگی را تشویق کنید که در آن تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در تمام سطوح سازمان شما ارتقاء داده شود. به کارکنان آموزش و منابعی ارائه دهید تا احساس اطمینان کنند که می‌توانند از تحلیل داده‌ها در عملیات روزانه خود استفاده کنند.

۶. از توسعه‌های هوش مصنوعی مطلع بمانید
با توجه به اینکه فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت ادامه می‌دهد، آگاهی از آخرین تحولات بسیار ضروری است. در وبینارها، انجمن‌ها و کارگاه‌هایی که بر روی هوش مصنوعی و مدیریت داده تمرکز دارند، شرکت کنید. این می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را فراهم کند که ممکن است مستقیماً به نفع سازمان شما باشد.

۷. با هوش مصنوعی مولد احتیاط کنید
در حالی که هوش مصنوعی مولد امکانات هیجان‌انگیزی را ارائه می‌دهد، همچنین نقاط ضعف در مدل‌های داده موجود را نیز نمایان می‌کند. هنگام ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی، هدف را برای یک رویکرد متعادل که با اهداف سازمانی شما همسو شود، قرار دهید. از افتادن در دام پذیرش فناوری‌های جدید بدون استراتژی واضح، اجتناب کنید.

حقایق جالب درباره مدیریت داده:
– تحقیقات نشان می‌دهد که بیش از ۷۳٪ از شرکت‌ها در حال سرمایه‌گذاری در فناوری‌های مدیریت داده برای بهبود تجربه مشتری هستند.
– سازمان‌هایی که از استراتژی‌های مبتنی بر داده استفاده می‌کنند، ۲۳ برابر بیشتر احتمال دارد که مشتری جذب کنند و ۶ برابر بیشتر احتمال دارد که آنها را حفظ کنند در مقایسه با همتایان غیر داده‌محور خود.

با به کارگیری این نکات و حفظ رویکرد پیشرو در مدیریت داده، می‌توانید مزایای داده‌ها را برای سازمان خود افزایش دهید. برای کسب اطلاعات بیشتر و منابع در مورد مدیریت داده و هوش مصنوعی، به NetApp مراجعه کنید.

Privacy policy
Contact

Don't Miss

The Future of Agriculture: Harnessing AI to Overcome Challenges

آینده کشاورزی: بهره‌برداری از هوش مصنوعی برای غلبه بر چالش‌ها

بخش کشاورزی در حال حاضر با چالش‌های بی‌سابقه‌ای مواجه است،
AI and Diversity: Shaping a Fair Future

هوش مصنوعی و تنوع: شکل‌دهی به یک آینده عادلانه

هوش مصنوعی در یک جهان متنوع هوش مصنوعی جهان مدرن