Bron

Leestijd 3 min

Gegevens zijn de nieuwe heilige graal voor ondernemingen geworden. Van jonge start-ups tot decennia oude giganten, bedrijven in alle sectoren verzamelen (of hopen te verzamelen) grote hoeveelheden gestructureerde, halfgestructureerde en ongestructureerde informatie om hun kernaanbod te verbeteren en de operationele efficiëntie te verhogen. Het idee dat meteen opkomt is het implementeren van machine learning, maar niet elke organisatie heeft het plan of de middelen om gegevens meteen mobiel te maken. "We leven in een tijd waarin bedrijven alleen maar gegevens verzamelen, ongeacht de use case of wat ze ermee gaan doen. En dat is opwindend, maar ook een beetje zenuwslopend omdat de hoeveelheid gegevens die wordt verzameld, en de manier waarop het wordt verzameld, niet noodzakelijk altijd wordt gedaan met een use case in het achterhoofd," zei Ameen Kazerouni, chief data and analytics officer bij Orangetheory Fitness, tijdens een sessie op VentureBeat's Transform 2022 conferentie. Dit probleem vormt een belangrijk obstakel voor datagestuurde groei, maar volgens Kazerouni hoeven bedrijven niet altijd in het diepe te zwemmen en vanaf het begin zwaar te investeren in AI en ML. In plaats daarvan kunnen zij gewoon klein beginnen met basisgegevenspraktijken en dan versnellen. De leidinggevende, die eerder AI-inspanningen leidde bij Zappos, zei dat een van de eerste initiatieven bij het omgaan met enorme hoeveelheden gegevens zou moeten zijn het creëren van een gestandaardiseerde, gedeelde taal om de informatie die wordt verzameld te bespreken. Dit is belangrijk om ervoor te zorgen dat de uit de gegevens afgeleide waarde voor alle belanghebbenden hetzelfde betekent. "Ik denk dat veel CEO's, chief operating officers en CFO's van bedrijven die grote hoeveelheden gegevens hebben verzameld, tegen dit probleem aanlopen, waarbij iedereen dezelfde naam gebruikt voor meetgegevens, maar de waarde verschilt afhankelijk van de gegevensbron waaruit ze die hebben gehaald.

24 dagen geleden - venturebeat.com

Korte versie

Als het gaat om het verzamelen van enorme hoeveelheden gegevens, hoe gaan bedrijven er dan mee aan de slag?

Uitgebreide versie

Het idee dat meteen opkomt is het implementeren van machine learning, maar niet elke organisatie heeft het plan of de middelen om gegevens meteen mobiel te maken. Dit probleem vormt een belangrijk obstakel voor datagestuurde groei, maar volgens Kazerouni hoeven bedrijven niet altijd in het diepe te zwemmen en vanaf het begin zwaar te investeren in AI en ML. In plaats daarvan kunnen zij gewoon klein beginnen met basisgegevenspraktijken en dan versnellen.

Vergelijkbare publicaties

In het artikel genoemde mensen

In het artikel genoemde namen van organisaties

article image

Gevonden topics

compliance

43%

cloud

42%