非结构化数据：隐藏的金矿
一段时间以来，企业一直在与非结构化数据挣扎现在，他们有了额外的动力去追求它 - 以加强并与人工智能相辅相成
寻找解锁非结构化数据潜力的关键。
在科技时代，非结构化数据占据了重要地位。这些数据流包括文本、图形、文档和物联网数据流，蕴含着巨大的价值，但这个价值在很大程度上还未被充分挖掘。随着数字环境的发展，数据库行业不得不进行适应，以容纳并释放这些宝贵的资产。
🔎 寻宝之旅
尽管非结构化数据具有潜力，但组织机构利用其能力的步伐却缓慢。令人惊讶的是，只有 46% 的公司努力从其企业中的 90% 非结构化数据中提取价值[^1^]。这种缺乏意识和利用已经阻碍了这个领域的进展。
⚡ 生成 AI：释放力量
如今，生成人工智能（生成 AI）的出现为数据探索点燃了新的紧迫感。那些一直致力于非结构化数据运动的公司和 IT 专业人员，处于利用生成 AI 深入挖掘数据存储的最佳位置[^2^]。
根据普华永道（PwC）美国数据、分析和人工智能负责人 Matt Labovich 的说法，企业应该专注于从物联网和知识文档（如 PowerPoint、文本文件和 Excel 电子表格）等多样化数据源中管理非结构化数据。这些机构知识和运营洞察的数据存储库可以利用生成 AI[^3^]。
⭐ 从结构化到非结构化
尽管结构化数据一直占据着主导地位，但是现在是时候认识到非结构化数据在推动生成 AI 方面的重要作用了。正如 Labovich 强调的那样，收集、注释和合成异构数据集的复杂性，阻碍了更广泛的 AI 项目[^4^]。然而，生成 AI 有能力揭示和利用曾经隐藏的数据，从而在组织各个领域实现非凡的进步[^5^]。
🚩 数据获取和利用的关键性
捕获和从非结构化数据中提取价值，比以往任何时候都更加关键。据此，近 70% 的技术主管在最近的调查中承认，与数据相关的挑战对其人工智能和机器学习目标构成最大威胁[^6^]。语言模型，如 ChatGPT，依赖于大量的文本数据来生成各种任务的高质量输出，这些任务融入了统计概率[^7^]。
《麻省理工科技评论》调查报告的作者 Adam Green 强调了强大的数据基础设施对生成 AI 应用的重要性。支持分析和人工智能的统一数据平台被认为是生成 AI 成功的关键。它增强了数据的可访问性和安全性，并将具有成本效益的存储与高性能的查询相结合[^8^]。
💡 解决数据难题
统一数据平台用于分析和人工智能是超过三分之二调查对象的优先事项，他们认识到在生成 AI 时期整合数据策略的重要性。然而，整合非结构化数据是一项艰巨的任务。由于合并和收购导致的碎片化 IT 架构，导致了重要文档的丢失，这些文档被锁定在离线专有文件格式中[^9^]。
🔒 利用语言模型揭示洞见
Incyte 的副总裁兼首席信息官 Andrew Blyton 承认语言模型在从非结构化数据中提取价值方面的潜力。通过将这些模型与非结构化数据结合使用，企业可以从庞大的文档世界中获得有价值的洞察[^10^]。
👥 合作的力量
为了在生成 AI 方面取得成功，组织必须将来自不同部门的数据所有者、分析师和用户融入进来。数据的成功不仅仅是 CIO 的责任，而是需要企业家们的合作和支持。操作准备、变革管理和高管参与对于确定关键数据，将其嵌入工作流程并推动广泛采用至关重要[^11^]。
🤔 读者问题答疑：
问：组织如何从非结构化数据中提取价值？
答：组织可以利用生成 AI 来发掘非结构化数据中的隐藏洞见。通过有效管理物联网和知识文档等非结构化数据源，企业可以利用生成 AI 技术获取有关其运营的有价值的机构知识，并获得可操作的洞察[^3^]。
问：语言建模在分析非结构化数据中起到什么作用？
答：像ChatGPT这样的语言模型依赖大量数据来生成响应或执行各种任务。借助语言模型，企业可以训练模型从大量的非结构化文档[^7^][^10^]中提取见解并回答问题。
问：统一的数据平台对生成式人工智能有多重要？
答：结合分析和人工智能能力的统一数据平台对生成式人工智能的成功至关重要。它使数据访问民主化、增强安全性，并将可负担的存储与高性能查询相结合。这种基础设施使企业能够充分利用生成式人工智能技术的潜力[^8^]。
问：企业领导者在推动数据战略采用中应扮演什么角色？
答：企业领导者应领导这个过程，积极参与关键数据的识别和嵌入工作流中。他们应扮演变革的领导者角色，通过让组织内的高管参与来促进生成式人工智能的广泛采用。CIO在推动这一过程中扮演支持角色[^11^]。
📚 进一步阅读：
记得和你的朋友和同事分享这篇文章，继续交流讨论！💬✨
