เปิดระบบวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกสำหรับองค์กร: สร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพเอกสารด้วยเทคโนโลยี AI

จากความยากลำบากในการเปลี่ยนแปลงข้อมูลสู่ความพร้อมสำหรับการใช้งาน AI

ในระดับองค์กร สินทรัพย์ข้อมูลทั้งในรูปแบบกายภาพและดิจิทัล จัดเป็นแหล่งกักเก็บความได้เปรียบทางการแข่งขันมูลค่ามหาศาลที่ยังไม่ได้รับการนำมาใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ แต่ข้อมูลดังกล่าวมักถูกจัดเก็บแยกกันในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน หรือมีข้อจำกัดในการเข้าถึง สินทรัพย์เหล่านี้ยังมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในกลยุทธ์ด้าน AI ที่ประสบความสำเร็จอีกด้วย สำหรับผู้นำในปัจจุบัน การผสมผสานระหว่างศักยภาพและอุปสรรคนี้ถือเป็นตัวกำหนดทิศทางการปฏิรูปข้อมูลขององค์กร

คำถามสำคัญคือ

• เราจะทำให้ข้อมูลเข้าถึงได้ง่ายในรูปแบบที่ประหยัดค่าใช้จ่าย รวดเร็ว และปรับเพิ่มลดขนาดได้อย่างไร
• องค์กรสามารถจัดเตรียมข้อมูลที่พร้อมใช้งานร่วมกับ AI ได้อย่างไรในตอนนี้

คำตอบอยู่ที่เทคโนโลยีการเพิ่มประสิทธิภาพของเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP) และ Agentic AI IDP ช่วยจัดประเภทเอกสารโดยอัตโนมัติและดึงข้อมูลได้อย่างแม่นยำ โดยการผสานรวมการจัดการสินทรัพย์ดิจิทัลและสินทรัพย์ฉบับจริงเข้าด้วยกันเพื่อเตรียมข้อมูลทั้งหมดสำหรับ AI ด้วยเหตุนี้ องค์กรจึงสามารถเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงอย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ"

ตอบรับความท้าทายยุค AI ด้วยนวัตกรรมและระบบกระบวนการทำงานอัตโนมัติที่เน้นเอกสารเป็นศูนย์กลาง

ทุกการปรับเปลี่ยนด้านไอทีมาพร้อมความซับซ้อนเสมอ ด้วยความกดดันที่ต้องเร่งใช้ AI ผู้บริหารต้องหาจุดสมดุลระหว่างการป้อนข้อมูลที่ไม่เพียงพอให้แก่แอปพลิเคชัน กับการปล่อยให้องค์กรล้าหลังในยุคแห่งการแข่งขันด้วย AI

มีแนวทางที่ชัดเจนในการก้าวไปข้างหน้า การใช้เทคโนโลยี AI เพื่อเพิ่มคุณค่าให้กับเอกสารจะช่วยให้องค์กรสามารถปรับเปลี่ยนสินทรัพย์ด้านข้อมูลของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ แนวทางนี้จะช่วยให้การผสานรวมเนื้อหาแบบฉบับจริงและดิจิทัลเป็นไปอย่างราบรื่น ยกระดับกระบวนการอัตโนมัติที่เน้นเอกสาร และสร้างรากฐานข้อมูลที่ปราศจากโครงสร้างให้พร้อมสำหรับการบุกเบิกนวัตกรรม AI กลยุทธ์นี้จะนำไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น เช่น ประหยัดเวลาในการประมวลผล ลดต้นทุน และเพิ่มความสามารถในการปรับเพิ่มลดขนาด

การเปลี่ยนข้อมูลจะมีขั้นตอนที่ชัดเจนคือ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะกลายเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งจะนำไปรวมกับข้อมูลอื่นเพื่อสร้างฐานความรู้ ความชาญฉลาดนี้จะพัฒนาเป็นความรู้ได้ในที่สุด ความรู้นี้จะกลายเป็นหน่วยความจำสำหรับ AI Agents ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถทำงานได้อย่างเป็นระบบ โดย AI ที่มีประสิทธิภาพจะสามารถตัดสินใจและดำเนินการตามเป้าหมายที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ AI ถูกเปลี่ยนจากแนวคิดให้กลายเป็นแรงงานดิจิทัลที่ช่วยเร่งการเติบโตของธุรกิจและเอาชนะความท้าทายด้านขนาด ต้นทุน และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

กระบวนการนี้สามารถทำได้ด้วยโซลูชันที่มีความยืดหยุ่น มีฟังก์ชันการใช้งานที่ครบครัน และมีความปลอดภัยเท่านั้น โซลูชันดังกล่าวต้องใช้งานง่ายและรองรับทั้งการประเมินผลของแบบจำลองและการทำงานร่วมกันแบบ human-in-the-loop (HITL)

Iron Mountain เป็นบริษัทที่มีชื่อเสียงมายาวนานหลายทศวรรษในฐานะผู้นำด้านการจัดการข้อมูล และสามารถตอบสนองความต้องการนี้ได้เป็นอย่างดี ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงข้อควรพิจารณาที่สำคัญ สำรวจวิธีการทำงานของโซลูชัน และแสดงให้เห็นผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่องค์กรจะได้รับเมื่อร่วมมือกับ Iron Mountain เพื่อบรรลุการเปลี่ยนแปลงด้านข้อมูลและปลดล็อคศักยภาพของข้อมูล

ผู้นำที่กำลังวางกลยุทธ์ด้าน AI มักจะมีคำถามพื้นฐานที่สำคัญอยู่ในใจ เช่น

• เราต้องการข้อมูลอะไรบ้าง
• มีวิธีการจัดเก็บไว้อย่างไร
• เราจะบริหารจัดการด้านคุณภาพและความปลอดภัยของข้อมูลได้อย่างไร
• ต้องมีการปรับเปลี่ยนกระบวนการใดบ้าง
• โครงสร้างพื้นฐานและความเชี่ยวชาญภายในองค์กรของเรามีความสามารถมากน้อยเพียงใด
• เราจะส่งเสริมความร่วมมือระหว่างแผนกต่างๆ และพิสูจน์ ROI ได้อย่างไร

พวกเขาพิจารณาคำถามเหล่านี้ในขณะที่พัฒนากลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงต่ำ ซึ่งทำให้การดำเนินงานในตลาดมีความคล่องตัวและเพิ่มขีดความสามารถในการพัฒนานวัตกรรมด้าน AI โดยที่ทีมงานดิจิทัลสามารถจัดการกระบวนการทั้งหมดได้โดยอัตโนมัติ เพื่อให้เข้าใจถึงอุปสรรคได้ดียิ่งขึ้น เราจึงสำรวจปัญหาที่พบบ่อยเจ็ดประการที่องค์กรต้องเผชิญ

คุณภาพของข้อมูล

ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สอดคล้องกัน เช่น ข้อมูลที่ขาดหายไป และบันทึกที่ซ้ำซ้อนจะเป็นอุปสรรคต่อการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ การเรียนรู้สำหรับโมเดล AI การวิจัยแสดงให้เห็นว่าบริษัทสูญเงินประมาณ 15 ล้านดอลลาร์ต่อปี เนื่องจากข้อมูลไม่มีคุณภาพ องค์กรยังต้องเผชิญกับความท้าทายในการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น ข้อความดิบ รูปภาพ และวิดีโอ การคลีนข้อมูล (Cleanse Data) และการลดอคติที่อาจทำให้ผลลัพธ์ของ AI คลาดเคลื่อนจึงเป็นเรื่องที่สำคัญอย่างยิ่ง

การผสานรวมข้อมูล

ปัญหาการทำงานแบบแยกส่วนหรือไซโลข้อมูลเป็นความท้าทายที่สำคัญ ซึ่งมักมีสาเหตุมาจากแผนกต่างๆ ที่ใช้ระบบที่แตกต่างกันในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา ฐานข้อมูลที่ล้าสมัยและซอฟต์แวร์รุ่นเก่าอาจไม่รองรับการทำงานร่วมกับกรอบการทำงานของ AI ในยุคปัจจุบัน ซึ่งส่งผลให้เกิดความยุ่งยากซับซ้อนใน การรวมศูนย์ข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ยิ่งไปกว่านั้น การขาดรูปแบบที่เป็นมาตรฐานและหลักเกณฑ์ในการตั้งชื่อ ยิ่งซ้ำเติมให้เกิดปัญหาในการเชื่อมโยงข้อมูล

ความสามารถในการปรับเพิ่มลดขนาดและโครงสร้างพื้นฐาน

โมเดล AI ต้องการระบบคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงและพื้นที่จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่เข้าถึงได้ ในบางกรณีอาจหมายถึงการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์และ การประมวลผลเพื่อการวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว อุปสงค์ที่เพิ่มขึ้นจะสะท้อนให้เห็นได้จากการคาดการณ์ที่ระบุว่าศูนย์ข้อมูลที่พร้อมรองรับเทคโนโลยี AI จะมีขีดความสามารถเพิ่มขึ้นในอัตราเฉลี่ย 33% ต่อปีไปจนถึงปี 2030

การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการกำกับดูแลข้อมูล

กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย และข้อพิจารณาด้านจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ในความเป็นจริง 88% ของผู้นำด้านข้อมูลระบุว่าการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ อันเนื่องมาจาก AI การจัดเตรียมข้อมูล สำหรับ AI จำเป็นต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบ มาตรฐานการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งและการปกป้องข้อมูลด้วยเทคโนโลยีการเข้ารหัสขั้นสูง การควบคุมการเข้าถึง และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

ความสามารถและความเชี่ยวชาญ

ทักษะด้านการจัดการข้อมูลและการบริหารจัดการฐานข้อมูลต่างเป็นที่ต้องการสูง และผู้นำหลายคนก็สงสัยว่าพนักงานของพวกเขาจะสามารถตอบสนองความต้องการดังกล่าวได้หรือไม่ เกือบ 37% ของ ผู้นำได้รายงานว่าองค์กรของตนเตรียมพร้อมรับมือกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากรเพียงเล็กน้อยเท่านั้นหรือไม่ได้เตรียมพร้อมเลย ข้อกังวลที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI มาใช้

ต้นทุนและ ROI

การเตรียมข้อมูลเพื่อสร้างนวัตกรรมด้าน AI จำเป็นต้องอาศัยการลงทุนด้านเทคโนโลยี เครื่องมือ และบุคลากร การประเมินผลประโยชน์ทางธุรกิจที่อาจเกิดขึ้นและการให้เหตุผลในการลงทุนที่ต่อเนื่องอาจเป็นเรื่องที่ ท้าทาย

การจัดการกับความเปลี่ยนแปลง

การเตรียมข้อมูลให้ประสบความสำเร็จต้องอาศัยความร่วมมือจากทุกฝ่าย ไม่ว่าจะเป็นทีมไอที ทีม Data Science ทีมกฎหมาย และทีมธุรกิจ ในขณะที่พนักงาน มองศักยภาพของ AI ในแง่ดี แต่ผลสำรวจกลับพบว่าเจ็ดในสิบคนไม่เคยใช้งานเลย

การเพิ่มประสิทธิภาพของเอกสารด้วย AI สามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้และผลักดันให้เกิดความก้าวหน้าได้ ดาวน์โหลดเอกสารของเราเพื่อดูวิธีการ