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Análise de conteúdo e manuseio de informações: a chave para o sucesso organizacional.

1. A maior parte desse conteúdo é armazenado em dezenas, senão centenas, de silos individuais.
2. Em 2018, de acordo com o modelo Global DataSphere da IDC, dos 29 zetabytes de criação de dados em todo o mundo, 88% é conteúdo não estruturado.
3. A análise de conteúdo e as tecnologias de gerenciamento de informações não são criadas da mesma forma - especialmente as tecnologias de código aberto.

- Principais desafios de manuseio de informações:

• Foco de TI em problemas de dados estruturados, não dados não estruturados (onde reside a maior parte do valor).
• 86% das organizações esperam ajustar sua estratégia de dados (avaliar implicações de gerenciamento de dados, disponibilidade de dados, controle de acesso a dados e qualidade) para fazer uso eficaz de IA e tecnologias de aprendizado de máquina.
• Modelos e aplicativos de dados isolados.
• Processos fragmentados e abordagens de desenvolvimento para lidar com informações não estruturadas.

Tornando-se uma Organização Orientada por Informações.

- Para facilitar a transformação digital, as organizações devem adotar estas práticas recomendadas:

• Crie uma estratégia para unir fontes de dados estruturados e não estruturados
  
• Desenvolver e promover uma cultura organizacional que trata a informação como um ativo chave
• Use tecnologias avançadas, como análise de texto, categorização automática, etiquetagem automática, etc., para identificar, facilitar e extrair valor das fontes de dados
• Crie um índice único e unificado para fornecer acesso seguro a todas as informações dentro da organização

IA e aprendizado de máquina fornecem insights acionáveis ​​para permitir automação inteligente e tomada de decisões.

- Tecnologia chave e considerações de processo:

• A IA e o aprendizado de máquina podem obter insights de dados não estruturados e ajudar a "conectar os pontos" entre pontos de dados anteriormente não conectados, revelando relacionamentos explicitamente.
  
• As informações acionáveis ​​devem ser apresentadas no contexto para obter insights, informar decisões e aumentar a produtividade com um aplicativo fácil de usar.
• Procure tecnologias de tratamento de informações que podem ser usadas em implantações em grande escala para ambientes complexos, heterogêneos e sensíveis a dados.
• Enriqueça o conteúdo automaticamente e em escala.
• Melhorar continuamente a relevância ao longo do tempo com base nas ações do usuário impulsionadas pelo aprendizado de máquina.
• Melhore a compreensão analisando de forma inteligente o conteúdo não estruturado.

The Bottom Line.

Habilitado pela automação baseada em aprendizado de máquina, haverá uma grande mudança na forma como os dados e o conteúdo são gerenciados e analisados ​​para fornecer serviços de consultoria e suporte, bem como automatizar a tomada de decisões em toda a empresa.

Usando tecnologias e processos orientados à informação, o escopo do trabalho de conhecimento, serviços de consultoria e decisões que serão automatizadas se expandirão exponencialmente com base em sistemas inteligentes.