Vägen till att använda AI på egen affärsdata
Många företag använder generativa AI-verktyg som t.ex. ChatGPT, Microsoft Copilot och IBM WatsonX för att analysera data och effektivisera sitt arbete. Men utan integration till företagets data saknar ett generativt AI insyn i specifika processer, regler och aktuell status. När den inte har tillgång till korrekta datakällor kan AI fabricera svar, utan någon som helst fakta som grund. En ännu bättre lösning är att applicera AI direkt på din egna affärsdata.
Genom att använda AI på din egna affärsdata kan du utveckla lösningar som är skräddarsydda för just din verksamhet, till skillnad från externa AI verktyg. Det innebär att företag kan dra nytta av all den data som finns i systemen på ett sätt som tidigare inte varit möjligt, och använda den för att fatta bättre och snabbare beslut och effektivisera verksamheten.
Fördelar med AI på egna affärsdata
För verksamhetschefer och IT-chefer innebär det att de får möjlighet att nyttja sina egna datamängder på ett sätt som stärker konkurrenskraften och förbättrar beslutsfattandet.
Med en egen AI kan du bland annat:
-
Få nya insikter om dina kunder och deras beteende.
-
Automatisera tidskrävande processer och minimera mänskliga fel.
-
Din AI kan användas för att se samband, dra slutsatser, skapa personlig kommunikation och optimera service.
-
Analysera och förstå stora datamängder för att fatta snabbare och mer välgrundade beslut.
Hur applicerar du AI på din egen affärsdata?
För att kunna applicera AI på sin egna affärsdata krävs dock en genomtänkt strategi och att man har ordning och reda på sin data. Först krävs ett antal förberedelser internt. Här är några viktiga steg som verksamheter bör ta för att komma igång:
-
Datainsamling och integration:
För att AI ska kunna tillämpas på affärsdata krävs en omfattande insamling och integration av data från olika system, såsom CRM, ERP och externa API:er. Detta görs genom API:er och ETL-processer (Extract, Transform, Load) som centraliserar data från olika källor i en enhetlig plattform. Detta steg är grundläggande för att säkerställa att den insamlade datan är tillgänglig för analys och AI-applikationer.
-
Datapreparation:
Efter att data har samlats in måste den rensas och normaliseras för att säkerställa konsistens och noggrannhet. Det innebär att felaktig eller ofullständig data tas bort, och att data från olika system anpassas till ett gemensamt format. Genom att använda tekniker som schedule mapping, ser man till att alla datafält följer en enhetlig struktur, vilket möjliggör effektiva analyser och AI-insikter.
-
Skapa datalagret:
En central databas måste byggas upp, och den består ofta av både ett datalager för strukturerad data och en datalake för ostrukturerad data. Detta datalager fungerar som den centrala plattformen för att få affärsinsikter, applicera AI-modeller och genomföra realtidsanalyser. Den här delen är kritisk för att kunna hantera stora datamängder och skapa en enhetlig vy av all relevant data.
-
Datastyrning och säkerhet:
När man arbetar med känslig affärsdata är det avgörande att ha robusta system för datastyrning och säkerhet på plats. Identitetshantering och kryptering skyddar data både i vila och under överföring, medan åtkomstkontroller (RBAC) ser till att endast behörig personal kan komma åt specifika delar av datalagret. Det är också viktigt att säkerställa att alla åtgärder följer relevanta regler och bestämmelser för att säkerställa att datahanteringen sker på ett ansvarsfullt och lagligt sätt.
Epical hjälper dig få ordning på datan
Så hur ser det ut bakom era kulisser, är er data redo för AI? Finns det strukturer och säkerhet som håller för nästa steg?
Hos Epical har vi utvecklade processer för att organisera och optimera affärsdata, så att ni kan fatta bättre beslut snabbare. Med vår hjälp kan ni bygga en stabil grund för att använda AI på egen affärsdata och accelerera er verksamhet.
Välkommen att boka ett möte med oss där vi tillsammans utforskar hur ni kan ta era nästa steg mot att bli AI-redo.
Fredric Travaglia är affärsarkitekt inom affärsområdet Integration på Epical och har över 25 års erfarenhet inom IT och verksamhetsfrågor där han har hjälpt företag att förbättra sina integrationslösningar och maximera nyttan av sin data. Välkommen att boka ett möte med Fredric via länken nedan, eller kontakta honom direkt via mail fredric.travaglia@epicalgroup.com eller telefon +46733657762.
