解鎖 99% 的隱藏資料，現已針對 AI 進行最佳化

世世代代以來，各行各業的組織都瞭解到，他們累積的資訊代表了一種轉型資產 - 能夠以無與倫比的精準度增強客戶互動和塑造資料驅動的商業策略。

如今，隨著人工智慧從理論潛力轉變為實際的商業解決方案，企業資料的策略價值已達到前所未有的高度。然而，要釋放這一價值，就必須對資料基礎設施給予一絲不苟的關注 - 從系統化的收集和清理，到從第一天開始就針對隱私、法規遵循和安全問題制定嚴格的治理協議。

在與 IBM 美洲資料平台主管 Henrique Lemes 的獨家討論中，我們檢視了企業在不同業務場景中運用 AI 時所遇到的複雜現實問題。我們的對話從資料分類的基本檢視及其與有效 AI 實作的關鍵關係開始。

Henrique 強調，「資料」這個籠統的名詞並沒有捕捉到企業資訊系統的多元現實。當代組織必須在結構完整性程度各異的不同資料格式的複雜生態系統中遨遊，尤其是在銜接結構化和非結構化資訊儲存庫時。

結構化資料代表以標準化、機器可讀格式組織的資訊，專為高效率的計算處理和分析作業而設計。

相反地，非結構化資料包含缺乏系統組織的資訊，在處理上面臨更大的挑戰。這類資料包括各種數位資產，從電子郵件通訊和多媒體內容到社交媒體互動和文件檔案。雖然分析起來較為複雜，但這些來源包含寶貴的業務洞察力，若能適當利用，可推動創新，並為重要的策略性決策提供資訊。

"目前，企業 AI 系統只利用不到 1% 的可用組織資料，」Henrique 表示。「在這些被忽視的資訊中，非結構化內容所佔的比例超過 90%，因此我們在資料可靠性和實用性方面面臨根本性的挑戰」。

企業資料的信任因素是一個重要的考量。企業領導者需要對其資訊資產的完整性、準確性和道德來源有絕對的信心。然而研究表明，只有不到一半的可用數據資源被用於人工智能應用，非結構化內容經常因為處理複雜性和合規驗證挑戰而被排除在外 - 尤其是在工業規模中。

Henrique 解釋說：「從選擇性的資料使用轉型為全面性的資訊利用，需要將現今可管理的資料流轉換為大量的管道，」他指出，雖然自動化擷取系統提供了解決方案，但這些系統必須結合適用於所有資料類型的強大治理框架。

Henrique 概述了釋放資料企業價值的三個基本流程："首先，建立自動化、高容量的擷取能力。其次，實施嚴格的整理和管理協議。最後，讓這些資源成為人工智能可存取的資源。與傳統的 RAG 實作相比，此方法的 ROI 高出 40%。

IBM 提供的整合式解決方案結合了策略指導與先進的技術基礎架構。這可讓組織有系統地將所有資料類別轉換為 AI 就緒資產，同時嚴格遵守現有的治理架構。"Henrique 指出：「我們協調人員、流程和技術生態系統。"Henrique 指出：「我們協調人員、流程和技術生態系統。

隨著企業的發展，他們的資料生態系統在數量和複雜性上都在成長，這就需要同樣具有適應性的 AI 攝取框架。"Henrique 解釋說：「當針對狹窄應用設計的 AI 解決方案嘗試更廣泛的實作時，就會出現擴充的挑戰。「突然之間，管道架構變得臃腫，非結構化資料管理變得勢在必行，治理要求也變得更加嚴格」。

IBM 的方法包括映射每個客戶的 AI 採用路徑，建立明確的投資報酬率實現里程碑。"我們強調所有格式的資料精確性，以及全面的擷取、行蹤追蹤、法規遵循與監控功能。這些要素共同促成了可擴充、多用途的實作，使資料資產價值最大化。"

就像所有實質的技術實施一樣，建立有效的資料管道需要時間、適當的工具選擇，以及前瞻性的架構規劃。IBM 為企業 (包括受到最嚴格監管的全球機構) 提供適用於任何規模 AI 部署的強大工具，使其成為關鍵任務實施的業界領導者。