۳ رویکرد CIOها برای حاکمیت داده‌های غیرساختاریافته

داده‌ها اصل و اساس هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند اما برای مدیران ارشد اطلاعات (CIOs) چالش اصلی و در عین حال فرصت استثنایی در مدیریت و بهره‌برداری از داده‌های غیرساختاریافته نهفته است.

داده‌های غیرساختاریافته (Unstructured Data) تقریباً ۹۰٪ از داده‌های سازمانی را تشکیل می‌دهند که شامل اسناد، ویدیوها، تصاویر، ایمیل‌ها، داده‌های حسگرها و محتوای رسانه‌های اجتماعی می‌شود. داده‌های ساختاریافته (Structured Data) در پایگاه داده‌ها به‌طور منظم ذخیره می‌شوند اما سازماندهی و استخراج اطلاعات از داده‌های غیرساختاریافته دشوار است.

داده‌های غیرساختاریافته اصلی‌ترین مسیر دستیابی به درک عمیق‌تر از مشتریان، کارایی عملیاتی و نوآوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی هستند اما با این وجود بیشتر سازمان‌ها هنوز در ادغام، تحلیل و مدیریت مؤثر داده‌های غیرساختاریافته مشکل دارند. Salesforce برای حل این مشکل مصاحبه‌های عمیقی با ۲۰ مدیر ارشد اطلاعات و رهبران فناوری از صنایع مختلف از جمله فناوری، مالی، تولید، خودروسازی، انرژی و بهداشت و درمان انجام داده است. خلاصه دیدگاه‌ آنان سه استراتژی دقیق برای تبدیل داده‌های غیرساختاریافته به مزیت رقابتی را ارائه می‌دهد:

یکپارچه‌سازی داده‌های غیرساختاریافته برای تقویت هوش مصنوعی

هدف نهایی برای مدیران ارشد اطلاعات، یکپارچه‌سازی داده‌ها فارغ از ساختارشان در پلتفرم متحدی است که هوش مصنوعی و عوامل هوشمند را تقویت می‌کند. با این حال دستیابی به این امر مستلزم استراتژی مشخص، مدیریت قوی و قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی است.

مدیر ارشد اطلاعات از شرکتی پیشرو در خدمات مالی از دل ایالات متحده این دیدگاه را بیان کرد:

تصور من از حالت ایده‌آل این است که انواع داده‌های سازمانی بدون فرآیندهای دستی یا وابستگی‌ها بلافاصله در دسترس باشند. همچنین من باید بتوانم از هوش مصنوعی مولد آنچه نیاز دارم را بپرسم و سیستم نیز باید آن را به من تحویل بدهد.

استفاده از هوش پیش‌بینانه برای تحلیل داده‌های غیرساختاریافته

از هر ده رهبر کسب‌وکار، هشت نفر موافق‌اند که داده‌ها بر تصمیم‌گیری نهایی تاثیر می‌گذارند. با این حال اگر سازمان‌ها توانایی استخراج اطلاعات از داده‌های غیرساختاریافته را نداشته باشند؛ سیگنال‌های اصلی که از بازخورد مشتریان، گزارش‌های سیستم یا روند بازار به دست می‌آیند را نیز از دست می‌دهند.

بسیاری از مدیران ارشد اطلاعات، به قدرت واقعی هوش مصنوعی در پیش‌بینی و جلوگیری از اختلالات قبل از وقوع آگاهند. مدیر ارشدی از شرکت فناوری جهانی این موضوع را این‌گونه بیان کرد:

هدف نهایی [ما] بدون تردید نجات جان آدم‌هاست. به نظر من هدف نهایی بشر این است که با دستیابی به دانش داده‌های جامع، ساختاریافته و غیرساختاریافته بتواند تصویر کلی را مجسم شود. ما می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم تا بتوانیم جلوگیری کنیم.

این قابلیت پیش‌بینی هوش مصنوعی اکنون به حقیقت پیوسته است. عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند جریان‌های لحظه‌ای داده را به‌طور مداوم تحلیل کنند، ناهنجاری‌ها را تشخیص دهند و اقدامات خودکار را آغاز کنند.

ما وارد عصر هوش مصنوعی عاملی شده‌ایم که به گفته رایان آیتای، مدیرعامل تبلو:

می‌توانیم عامل‌های بازرسی داشته باشیم که همیشه فعال‌اند و به دنبال ناهنجاری‌ها در هر بخش از کسب‌وکار می‌گردند. این عامل‌های هوش مصنوعی قادر خواهند بود مسائل و فرصت‌ها را در هر کسب‌وکاری شناسایی کنند و سپس اقدامات فوری را به عمل بیاورند.

مدیریت و امنیت داده با رویکردی مبتنی بر اعتماد و انطباق

امنیت داده و مدیریت در نظر مدیران ارشد اطلاعات از بالاترین اولویت‌هاست. محیط‌های داده غیرساختاریافته بدون کنترل‌های مناسب می‌توانند به گستره‌ای از داده‌های مدیریت‌ناپذیر تبدیل شوند و ریسک‌ها و نگرانی‌های انطباق را افزایش دهند.

رئیس داده و تحلیل در شرکت انرژی از استرالیا این چالش را این‌گونه بیان کرد:

به شما می‌گویم که اولین و مهم‌ترین درخواست من در مورد هر داده غیرساختاریافته چیست. تمام درخواست من حاکمیت امنیتی و سیاست‌های حفظ داده است. یکی از بزرگ‌ترین مشکلاتی که افراد هنگام دسترسی به بسیاری از این پلتفرم‌ها پیدا می‌کنند این است که به محل‌های دفع زباله تبدیل می‌شوند.

سازمان‌ها جهت کاهش این ریسک‌ها باید چارچوب‌های مدیریت خودکار را به کار بگیرند نظیر:

• طبقه‌بندی و برچسب‌زنی داده‌ها برای بهبود دسترسی‌پذیری و انطباق
• رمزنگاری و حفظ مبتنی بر سیاست برای اطمینان از رعایت مقررات
• تنظیم پویا کنترل‌های دسترسی مبتنی بر هوش مصنوعی بر اساس ریسک

پیشنهاد می‌‌کنیم برای آشنایی بیشتر با این مفهوم، سری به اپیزود «حاکمیت داده در عصر هوش مصنوعی» از پادکست ابری‌تاک بزنید.

آینده سازمان‌های عامل‌محور با داده‌های غیرساختاریافته آغاز می‌شود

داده‌های غیرساختاریافته دیگر منابعی بلااستفاده نیستند بلکه آن‌ها پایه اصلی تحول مبتنی بر هوش مصنوعی شده‌ند. مدیران ارشد اطلاعات با ادغام، تحلیل و حکمرانی مؤثر این داده‌ها می‌توانند:

• هوش مصنوعی و اتوماسیون را با اطلاعات لحظه‌ای تقویت کنند
• هوش پیش‌بینانه را برای تصمیم‌گیری پیش‌دستانه فعال نمایند
• امنیت و انطباق را با راهکارهای پیشرفته مدیریتی تضمین کنند

با رشد سریع حجم داده‌های غیرساختاریافته، سازمان‌ها دیگر نمی‌توانند نسبت به این منبع ارزشمند بی‌تفاوت بمانند. هوش مصنوعی، به‌ویژه در قالب عامل‌های هوشمند، توانایی تحلیل، پیش‌بینی و اقدام بلادرنگ را از دل این داده‌ها فراهم کرده است. مدیران ارشد اطلاعات با تمرکز بر سه رویکرد کلیدی—یعنی یکپارچگی داده، هوش پیش‌بینانه و حاکمیت هوشمند—می‌توانند داده‌های غیرساختاریافته را از چالشی پنهان به مزیتی رقابتی و موتور نوآوری سازمانی تبدیل کنند. آینده سازمان‌های هوشمند از همین‌جا آغاز می‌شود. منبع

برای اطلاعات بیشتر و مشاوره با کارشناسان ابرآمد، با ما در تماس باشید:

• چرا داده‌های غیرساختاریافته برای هوش مصنوعی اهمیت دارند؟

  داده‌های غیرساختاریافته مانند ایمیل‌ها، اسناد، تصاویر و ویدیوها بیش از ۹۰٪ از داده‌های سازمانی را تشکیل می‌دهند و حاوی بینش‌های پنهانی درباره مشتریان، عملکرد داخلی و روندهای بازار هستند. با تحلیل این داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند تصمیم‌گیری دقیق‌تری ارائه دهد و حتی وقایع آینده را پیش‌بینی کند.

• چگونه می‌توان داده‌های غیرساختاریافته را برای استفاده در هوش مصنوعی آماده کرد؟

  آماده‌سازی این داده‌ها نیازمند یکپارچه‌سازی آن‌ها در یک پلتفرم متمرکز، استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP)، برچسب‌زنی هوشمند، و ایجاد ساختارهایی برای استخراج اطلاعات مفید است. همچنین باید روی امنیت، انطباق و کنترل دسترسی نیز تمرکز شود.

• چه خطراتی در مدیریت ضعیف داده‌های غیرساختاریافته وجود دارد؟

  بدون حاکمیت مناسب، داده‌های غیرساختاریافته می‌توانند به «زباله‌دان دیجیتال» تبدیل شوند؛ یعنی حجم بالایی از اطلاعات بدون قابلیت استفاده، همراه با خطرات امنیتی، نشت اطلاعات و عدم انطباق با مقررات. مدیریت درست با رمزنگاری، طبقه‌بندی و کنترل دسترسی هوشمند می‌تواند این خطرات را کاهش دهد.

این مقاله را به اشتراک بگذارید

مطالب مرتبط:

امنیت ابری چیست؟

رایانش ابری چیست؟

هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) چیست؟