AI仅挖掘1%企业数据?90%非结构化数据沉睡引爆治理革命,IBM震撼提出三步破局法!

Unlock the other 99% of your data – now ready for AI

【企业数据价值觉醒:破解AI时代结构化与非结构化数据困局】
数十年来,各类企业已意识到其掌握的数据蕴藏巨大价值——既能优化用户体验,又能为战略决策提供实证依据。随着AI技术日益普及,可用数据的潜在价值呈指数级增长。但成功部署AI需要攻克数据收集、整理、预处理等难关,更需从源头把控数据治理、隐私保护、匿名化处理、合规安全等核心环节。

IBM美洲数据平台负责人Henrique Lemes在接受专访时指出:【当前生成式AI仅利用了不到1%的企业数据,其中90%以上是非结构化数据】,这直接影响了数据的可信度与质量。他特别强调,将企业信息统称为”数据”严重低估了其复杂性——现代企业面临结构化与非结构化数据混杂、质量参差不齐的困境。

结构化数据:标准化、易检索,便于系统高效处理分析
非结构化数据:涵盖邮件、社交媒体、音视频等多元格式,虽处理复杂但蕴含关键商业洞察

【延伸思考】
1. 当企业90%的非结构化数据处于”沉睡”状态,如何构建兼顾效率与合规的自动化处理管道?
2. 在金融等强监管行业,AI数据治理如何平衡创新需求与合规红线?

Henrique提出释放数据价值的三步法:
1. 规模化自动采集(关键基础)
2. 数据治理与质量管控
3. 生成式AI应用部署(较传统RAG方案提升40%以上投资回报率)

IBM的解决之道在于提供融合领域知识的端到端方案,帮助企业在现有合规框架内,将异构数据转化为AI就绪资产。”我们整合人力、流程与工具,通过统一资源配置简化复杂性。”他特别指出,企业AI扩展的瓶颈常源于初期方案的任务局限性,当数据管道复杂度激增时,【有效的非结构化数据治理成为刚需】。

目前,IBM已为国际银行、金融集团等高度监管行业客户构建可扩展的AI工作流。正如Henrique所言:”技术落地如同耕耘,需要时间培育正确的流程、工具与演进视野。”

阅读 ArtificialIntelligence News 的原文,点击链接

Simon