לפי דוח DE-CIX Annual Report 2023, יותר מ-3.100 רשתות מחוברות העבירו כ-59 אקסבייט של נתונים, מספר המייצג עלייה של 43% בהשוואה לשנה הקודמת
בתרחיש הזה שבו נפח הנתונים המיוצרים הוא עצום, החברות מראות מודעות לצורך לתכנן את האסטרטגיות שלהן בצורה יותר מונחית נתונים. המסע של נתונים בחברות אינו עוד אופציה, אבל צורך נוסף – והבינה המלאכותית צצה כאלמנט המסוגל להגדיר מחדש כל שלב ולספק יתרונות תחרותיים
השלבים מתחילים מהאיסוף, אחסון, הכנה, ניתוח וויזואליזציה לקבלת החלטות. הבינה המלאכותית משפיעה על כולם. מלבד להקל ולשפר את התהליכים שהיו בעבר מורכבים וארוכים, יכול לסנן ולמיין כמויות גדולות של נתונים, מזהה את אלה שהם באמת רלוונטיים למטרות האסטרטגיות של החברה. סינון ראשוני זה עוזר להתמקד במידע שיכול לייצרתובנותיקרי ערך, מניעת רעשים ונתונים לא רלוונטיים
לאחסון, הבינה המלאכותית אופטימיזציה של השימוש במערכות שלנתונים גדולים, מה גורם לנתונים להיות מאוחסנים בצורה יעילה ונגישה. שימוש באלגוריתמים חכמים יכול להפחית עלויות תפעוליות ולשפר את ניהול מסדי הנתונים, הופך את האחסון לא רק ליותר חסכוני, אבל גם יותר יעיל מבחינת התאוששות ושימוש בנתונים
הכנת נתונים, מה כולל ניקוי ושינוי, זו אחת המשימות האיטיות והקריטיות ביותר והבינה המלאכותית יכולה לעזור בזה, כיוון שהיא יכולה לאוטומט תהליכים חוזרים, לזהות אנומליות ולבצע סטנדרטיזציות, מה שמוביל להפחתת מועדים, עלייה ביעילות ובדיוק, כיוון שזה מפחית את הסיכוי לטעות אנושית
הניתוח של נתונים הוא המקום שבו הבינה המלאכותית באמת זורחת. עם טכניקות מתקדמות שללמידת מכונה, החברות יכולות לחלץתובנותולבצע ניתוחים חיזויים מבוססי נתונים היסטוריים. יכולות אלו מאפשרות לחזות מגמות, התנהגויות ותוצאות עם רמת דיוק שיהיה בלתי אפשרי להשיג ידנית. הבינה המלאכותית מקלה על גילוי דפוסים נסתרים וקורלציות בתוך הנתונים
בהחלטת החלטה, מערכות תמיכה מבוססות בינה מלאכותית מספקות המלצות בזמן אמת. בעת שילוב הכלי בתהליכי העסקים, החברות יכולות להגיב במהירות לשינויים בשוק, לכוון את האסטרטגיות שלך ולשפר את היעילות הכללית של הפעולות שלך
היתרונות של הבינה המלאכותית הם בלתי ניתנים להכחשה, עם זאת יש אתגרים שיש לקחת בחשבון. שאלות אתיות ופרטיות עולות עם השימוש בנתונים אישיים ורגישים, דורש ציות מחמיר לרגולציות כמו ה-LGPD. בנוסף לכך, היישום של בינה מלאכותית יכול להיות מורכב, מה שדורש השקעות גבוהות בטכנולוגיה ובכישרונות מיוחדים. התלות בנתונים באיכות גבוהה לאימון מודלים של בינה מלאכותית היא גם נקודה קריטית; בלי נתונים מדויקים ומלאים, תוצאות ה-AI עשויות להיות comprometidas
