解锁 99% 的隐藏数据，现在为人工智能进行了优化

几代人以来，各行各业的组织都明白，他们积累的信息是一种变革性资产--能够增强客户互动，并以无与伦比的精确度制定数据驱动型业务战略。

如今，随着人工智能从理论潜力过渡到实际业务解决方案，企业数据的战略价值达到了前所未有的高度。然而，要释放这种价值，就必须对数据基础设施给予细致入微的关注--从系统化的收集和清理到严格的治理协议，从第一天起就解决隐私、法规遵从和安全问题。

在与 IBM 美洲数据平台主管 Henrique Lemes 的独家讨论中，我们探讨了企业在不同业务场景中运营人工智能时遇到的复杂现实问题。我们的对话从数据分类学及其与有效实施人工智能的关键关系的基本研究开始。

Henrique 强调说，"数据 "这个笼统的术语无法捕捉到企业信息系统的多面性。当代企业必须驾驭由不同数据格式组成的复杂生态系统，这些数据格式具有不同程度的结构完整性，尤其是在连接结构化和非结构化信息库时。

结构化数据代表以标准化、机器可读格式组织的信息，旨在实现高效的计算处理和分析操作。

相反，非结构化数据包括缺乏系统组织的信息，给处理带来了更大的挑战。这类数据包括从电子邮件通信和多媒体内容到社交媒体互动和文档档案等各种数字资产。虽然分析起来更加复杂，但这些来源包含了宝贵的业务洞察力，如果利用得当，可以推动创新并为重要的战略决策提供依据。

"Henrique 指出："目前，企业人工智能系统利用的可用组织数据不到 1%。"在这些被忽视的信息中，非结构化内容占 90% 以上，因此我们面临着数据可靠性和实用性方面的根本挑战。

企业数据中的信任因素是一个重要的考虑因素。企业领导者需要对其信息资产的完整性、准确性和道德来源有绝对的信心。然而，研究表明，只有不到一半的可用数据资源被用于人工智能应用，其中非结构化内容经常因处理复杂性和合规性验证挑战而被排除在外，在工业规模中尤其如此。

亨里克解释说："要从选择性数据使用转变为全面信息利用，就必须将当今可管理的数据流转换为大容量管道。"他指出，虽然自动摄取系统提供了解决方案，但它们必须纳入适用于所有数据类型的强大治理框架。

Henrique 概述了释放数据企业价值的三个基本流程："首先，建立自动化、大容量的数据摄取能力。其次，实施严格的整理和管理协议。最后，使这些资源可被人工智能生成访问。与传统的 RAG 实施相比，这种方法的投资回报率要高出 40% 以上"。

IBM 提供的集成解决方案将战略指导与先进的技术基础设施相结合。这使企业能够系统地将所有数据类别转化为人工智能就绪资产，同时严格遵守现有的治理结构。"亨里克指出："我们协调人员、流程和技术生态系统。我们协调人员、流程和技术生态系统，"Henrique 指出，"虽然本质上是复杂的，但我们通过全面的资源调整使其变得易于管理。

随着企业的发展，他们的数据生态系统在数量和复杂性上都在增长，这就需要同样适应性强的人工智能摄取框架。"Henrique 解释说："当为狭隘应用而设计的人工智能解决方案试图更广泛地实施时，就会出现扩展挑战。"突然之间，管道架构变得臃肿不堪，非结构化数据管理变得势在必行，治理要求也随之加强。"

IBM 的方法包括绘制每个客户的人工智能应用路径图，为实现投资回报率设立明确的里程碑。"我们强调所有格式数据的准确性，以及全面的摄取、线程跟踪、监管合规性和监控功能。这些要素共同实现了可扩展、多用途的实施，最大限度地提高了数据资产的价值。"

与所有实质性的技术实施一样，建立有效的数据管道需要时间、适当的工具选择和前瞻性的架构规划。IBM 为企业（包括受到最严格监管的全球机构）提供了适用于任何规模人工智能部署的强大工具，使其成为关键任务实施的行业领导者。