正如本杰明富兰克林曾经说过的，“除了死亡和税收，没有什么是确定的。” 添加这个 21 世纪无可辩驳的事实：世界不能没有数据。凭借其数字、特征、事实和统计数据——执行、存储和分析的操作——数据已成为日常生活中不可替代的方面。
我们使用数据来确定优势和劣势。它帮助企业建立基线、基准和目标以推动增长。它使人们能够做出明智的决定、制定战略和解决复杂的问题。它使领导层能够理解行为并满足需求。
但组织面临着严峻的挑战：数据孤岛。Forrester 的一项研究表明，跨组织、外部和内部数据孤岛减缓了机器学习 (ML) 的部署和成果，其中 38% 的受访者同意他们需要打破整个组织和合作伙伴的数据孤岛。
进入人工智能 (AI)，为包括医疗保健在内的所有行业提供潜在的见解和机会，以及去孤岛数据的能力。但是组织经常发现自己陷入了 部署 AI 的想法 中，但却未能利用它。
古人相信传说中的阿喀琉斯是不朽的。然而，他脚踝裸露的一部分让这位强大的战士在战斗中变得脆弱。人工智能是否同样脆弱，或者组织能否保护自己免受有价值的未开发数据带来的挑战？
数据：危险的障碍还是机会？ 不止一位行业预言家预测数据可能成为 AI 的致命弱点。 数据素养 滞后是因为许多公司缺乏人力和财力来审查业务挑战并发现利用数据解决这些挑战的机会。
但即使是那些拥有数据素养资源的公司也面临着其他挑战。 数据孤岛，例如，禁止 AI 完成其工作。跨组织、外部和内部数据孤岛会减慢 ML 部署和结果。数据孤岛阻碍了获得可操作见解的能力下降，从而抑制了操作化。公司需要打破组织及其合作伙伴之间的这些孤岛。
数据透明度也很难但必须实现。如果没有透明度，执行领导层和其他决策者在他们的公司采用 AI/ML 解决方案后很难看到投资回报率——而且如果没有明确的联系，支持就会减少。如果没有透明度，就更难防范偏见、误导信息以及训练数据中带有固有偏见的算法所造成的潜在危害。
但是暗数据呢？ 顾名思义，暗数据是隐秘的，因为虽然它被安全存储，但很少用于其他业务用例。有几个因素导致了它的不可访问性以及人们在分析和使用它时遇到的困难。它通常是大容量的，以各种文件格式存在，并且以如此高的速度生成，以至于没有人可以管理它的容量。
处理多样化、混乱（和大）的暗数据集并不容易，但它是致命弱点吗？它不一定是。
挖掘暗数据 据 Gartner 称， 暗数据 包含企业信息世界的大部分。公司能够识别他们拥有的数据，在保持可访问性的同时安全地存储它，并利用它来获取和利用洞察力来使业务受益，从而很好地定位自己以抵消任何数据弱点。
但由于暗数据存在于公司档案中，因此它变得太容易被忽视或遗忘，就像阿喀琉斯被忽视的脚后跟一样。非结构化数据还没有变暗。但由于它通常难以访问、分析和理解，它很快就会老化、变暗并变得过时。
组织必须为这些非结构化数据赋予意义、结构和可见性——这就是 AI 技术大放异彩的地方，使用 AI 和 ML 来揭开数据的神秘面纱并解锁数据。公司可以通过以下方式更有效地管理其数据：
审查从当前操作和流程生成的现有数据清单，识别和删除不会产生任何有价值见解的陈旧数据 识别和建立生成数据的上下文 通过自然语言处理 (NLP) 和其他自动化工具构建和分析非结构化数据以提取见解 优化流程以简化和减少生成和存储数据的位置 帮助人类理解人类 对话数据帮助人们理解什么是最重要的。AI 使组织能够筛选噪音，以找到对人类重要的主题、模式以及重要或紧急的事情。
挖掘非结构化数据并不容易。由于其所有格式（或缺乏格式），它对驾驭起来构成了相当大的挑战。但是，隐藏在录音电话交谈、电子邮件、文件或其他通信中的非结构化对话等信息会产生丰富的见解，以帮助组织：
了解客户和员工的声音以获得主动反馈 识别中断、反复出现的模式和积极趋势 打破孤岛，建立跨职能团队，共享同一个数据洞察来源 查明痛点和培训机会 做出由具有统计意义的样本集支持的数据支持决策 从非结构化数据中提取意义的最有效方法是使用特定领域、垂直和受过专业训练的人工智能，它只关注高度敏感、高度复杂的对话。当您可以以高度情境化、相关的方式为用户提取意义时，暗数据就不会成为致命弱点。
“真正的”特洛伊 也许真正的特洛伊是 ChatGPT（以及其他类似的程序）。这些复杂的聊天机器人由庞大的数据集使用来自互联网的无数文档进行训练，无论数据是否准确。但是，尽管这些机器人在为人类回答一些问题方面具有价值，但问题仍然是这些对话会产生更多非结构化数据孤岛。寻求改进的组织仍然需要为其非结构化数据带来结构、可见性和意义。
最有效、最先进的解决方案将专注于特定领域——比如医疗保健领域——并利用高度准确、可靠的培训数据。ChatGPT 和其他机器人的出现不会改变这样一个事实，即美国企业界的人类领导者有权并受托了解他们所服务的客户——并且有消费者（如医疗保健患者）迫切希望被倾听和理解。无论是通过聊天机器人、交互式语音响应 (IVR)、电子邮件和文本，还是老式的人工呼叫中心进行通信，他们都在进行通信。
假设暗数据 是 AI 的致命弱点。如果是这样，人类可以通过倡导有效使用非结构化数据来更好地利用 AI 来告知和开发可推动业务成果的可操作见解。
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