فرصتی برای رهبران پیشتاز

به‌عنوان پدر بچه‌ای که کلاس ششم ابتدایی است، همیشه غرق در سیلاب ایمیل‌هایی هستم که درباره فعالیت‌های مدرسه و اطلاعات مربوط به آن است. برای مثال، اگر بخواهم هر رویداد تولد پسرم را سازمان‌دهی کنم و برنامه را به‌ خوبی پیش ببرم، باید ایمیل‌ها، پیام‌های متنی، تقویم‌های مدرسه، دعوت‌نامه‌های سال گذشته، لیست گوگل از تدارکات محلی و تعهدهای مربوط به تقویم کاری‌ام را طبقه‌بندی کنم. بخشی از مشکل این است که داده‌ها در مکان‌های مختلف و فرمت‌های متفاوت قرار دارند؛ در کل ایجاد ارتباط اتوماتیک بین آنها و استفاده از این ارتباط دشوار است. شرکت‌ها نیز با چنین چالشی مواجه‌اند. بسیاری از سازمان‌ها کوهی از داده‌های تاریک را در اختیار دارند: اطلاعات ایمیل‌ها و پیام‌های متنی، اطلاعات قراردادها و فاکتورها، پی‌دی‌اف‌ها و اسناد Word که دسترسی خودکار و استفاده از آنها با اهداف توصیفی، تشخیصی، پیشگویانه، تجویزی و غیره دشوار است. تخمین زده می‌شود که ۸۰ درصد از داده‌های سازمانی «تاریک»اند. سه روش وجود دارد که شرکت‌ها می‌توانند این چالش را حل کنند: استفاده از هوش مصنوعی برای آشکار کردن داده‌های ساختارنیافته، پیاده‌سازی فناوری‌های دیجیتالی تعامل‌پذیر و مدولار، و ایجاد قابلیت ردیابی در اصول بنیادین طراحی. هوش مصنوعی: آشکارسازی داده‌های ساختارنیافته اولین کلید موفقیت تبدیل داده‌های تاریک به داده‌های ساختاریافته در پایگاه داده‌ها یا spreadsheet است. روش استخراج و طبقه‌بندی داده از پردازش زبان طبیعی، قابلیت‌های شناسایی و دیگر تکنیک‌های هوش مصنوعی برای آشکار کردن داده استفاده می‌کند و داده‌های ساختارنیافته را به داده‌های ساختاریافته تبدیل می‌کند. هنگامی که اطلاعات ساختاریافته باشند شرکت‌ها می‌توانند سریع‌تر تصمیم‌ بگیرند، بینش‌های هوشمندتر را تعیین کنند و نتایج کسب‌وکاری بهتری را رقم بزنند. قابلیت تعامل داده به هوش مصنوعی قدرت می‌دهد؛ هوش مصنوعی بینش‌ها را کشف می‌کند و از اتوماسیون هوشمند برای اقدام در زمینه این بینش‌ها بهره می‌برد. اما برای اینکه بیشترین استفاده از اتوماسیون هوشمند و هوش مصنوعی صورت بگیرد تحلیل داده،...