真正的資產並非磁帶:保護企業的歷史知識資產

現代分析技術及人工智能,正不斷擴展企業專屬歷史資訊的潛在應用可能性。

多年來累積的客戶關係、產品數據、風險行為、工程決策、服務處理個案、研究資料、交易記錄,以及營運歷史,均能提供公開數據集無法涵蓋的獨特業務背景資訊。

在企業的歷史知識能夠轉化為適用於人工智能的背景資訊之前,首先必須確保其能夠持續被存取、被理解,並受到妥善治理。

這種背景脈絡,可支援數據分析、智能搜尋、調查工作、法規要求、研究、檢索增強生成(RAG)、人工智能代理,以及其他目前尚未面世的應用。

公開的人工智能模型能夠理解一般性概念,但它們並不天生擁有特定企業本身的歷史及背景脈絡。

有關這些數據價值策略的討論,將於本系列日後的網誌文章中詳細探討。

就目前而言,重點其實更為簡單:企業在決定淘汰某項基礎設施之前,應審慎考量,以免因此永久限制對日後可能具有價值的獨特資訊的存取。

任何存儲技術終有一天會走到其使用壽命的盡頭,但當中所蘊藏的知識,卻不一定會隨之消逝。

檔案現代化的意義,其實可以比單純因成本、安全或技術考量而將資料從一代存儲技術遷移至另一代,更加細膩且富有價值。這是一次減少技術依賴、了解自身數據資產、保存並發掘數據價值,同時為歷史資訊保留未來各種可能性的寶貴契機。

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