ເປັນຫຍັງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI?
ເປັນຫຍັງອົງການຂອງທ່ານຄວນພິຈາລະນານໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI
ປ່ຽນຂໍ້ມູນໃຫ້ເປັນປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນ
ດ້ວຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI
ຂໍ້ມູນແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ຕ້ອງການຕັດສິນໃຈທຸລະກິດທີ່ມີຂໍ້ມູນ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການເກັບກຳ ແລະນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຕົວຈິງສາມາດມາພ້ອມກັບສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຂໍ້ມູນມີຈຳກັດ. ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI ເຂົ້າມາ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍເຄື່ອງຄອມພິວເຕີ. ມັນໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອເຮັດຕາມຄຸນລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ ໃນຂະນະທີ່ປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງບຸກຄົນ ແລະຫຼີກເວັ້ນການລະເມີດຂໍ້ມູນ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດສ້າງຈໍານວນເກືອບບໍ່ຈໍາກັດຂອງຂໍ້ມູນສໍາລັບການທົດສອບ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ແລະການວິເຄາະໂດຍບໍ່ມີການກັງວົນກ່ຽວກັບບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນແລະກົດຫມາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດປ່ຽນຂໍ້ມູນໄປສູ່ຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນກັບ AI ຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ເປັນຫຍັງອົງການຂອງທ່ານຄວນພິຈາລະນານໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI
ປົດລັອກຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າ
ອົງການຈັດຕັ້ງໃນມື້ນີ້ກໍາລັງເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ບໍ່ແມ່ນທັງຫມົດຂອງມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນມີຄວາມອ່ອນໄຫວແລະມີຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນ "ຖືກລັອກ" ແລະບໍ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ພຽງແຕ່. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍເພາະວ່າ ເທັກໂນໂລຍີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນແມ່ນດີເທົ່າທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ມັນສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI ເຂົ້າມາ.
ຫນຶ່ງໃນຜົນປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI ແມ່ນວ່າມັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງ ປົດລັອກຂໍ້ມູນນີ້ ແລະດ້ວຍເຫດນີ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ພວກເຂົາອາດຈະບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ມາກ່ອນ, ໃນຂະນະທີ່ປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ອີງຕາມການຄາດຄະເນ, ສູງເຖິງ 50% ຂອງຂໍ້ມູນສາມາດປົດລັອກໄດ້ໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກການປັບປຸງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວເຊັ່ນ: ການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງເຫຼົ່ານັ້ນ smarter ແລະຕີການແຂ່ງຂັນ ດ້ວຍວິທີການ "ຂໍ້ມູນທໍາອິດ".
ເມື່ອອົງການຕ່າງໆຮັບຮູ້ຄຸນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນ ແລະແນະນຳຍຸດທະສາດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນການຮັບຮອງເອົາທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະ ນະວັດຕະກໍາທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນຂົງເຂດ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI Generated Synthetic Data.
ຂໍ້ມູນຂອງ AI ຈະຖືກປົດລັອກ ໂດຍເຕັກນິກການປັບປຸງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ໄດ້ຮັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈດິຈິຕອນ
ໃນໂລກດິຈິຕອນມື້ນີ້, ຄວາມໄວ້ວາງໃຈແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຈະປະສົບຜົນສໍາເລັດ. ລູກຄ້າຕ້ອງການຮູ້ວ່າຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງເຂົາເຈົ້າມີຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປອດໄພ, ແລະອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ເຂົາເຈົ້າເຮັດທຸລະກິດກັບມີຄວາມໂປ່ງໃສແລະຊື່ສັດ. ວິທີຫນຶ່ງທີ່ບໍລິສັດສາມາດສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈທາງດ້ານດິຈິຕອນແມ່ນໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດ ຫຼີກເວັ້ນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ ຫຼືຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ ຈາກບຸກຄົນທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈແລະປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ມັນຄາດຄະເນວ່າບໍລິສັດທີ່ມີລາຍໄດ້ແລະຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈທາງດ້ານດິຈິຕອນກັບລູກຄ້າຈະມີກໍາໄລຫຼາຍກວ່າ 30%. ໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດເຮັດໄດ້ ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມມຸ່ງຫມັ້ນຂອງພວກເຂົາຕໍ່ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມປອດໄພ, ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈກັບລູກຄ້າ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງເຫຼົ່ານັ້ນ ຫຼຸດຜ່ອນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ, ໂດຍບໍ່ມີການຂັດຂວາງນັກພັດທະນາ, ນະວັດຕະກໍາແລະການສ້າງເຕັກໂນໂລຢີ ໃນທີ່ສຸດອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງເຫຼົ່ານັ້ນສາມາດສ້າງຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນເມື່ອທຽບກັບຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້.
ເນື່ອງຈາກທຸລະກິດຍັງສືບຕໍ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນແລະເຕັກໂນໂລຢີຫຼາຍຂື້ນບວກກັບສັງຄົມຂອງພວກເຮົາທີ່ວາງຄວາມໄວ້ວາງໃຈທາງດ້ານດິຈິຕອນສູງຂຶ້ນໃນວາລະດັ່ງກ່າວ, ຄາດວ່າຈະມີອົງການຈັດຕັ້ງຫຼາຍຂື້ນຮັບຮູ້ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງນະໂຍບາຍຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈດິຈິຕອນທີ່ຈະຊຸກຍູ້ການຮັບຮອງເອົາ AI ເພີ່ມເຕີມ. ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
ຜົນກໍາໄລຫຼາຍ ສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ມີລາຍໄດ້ແລະ ຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈດິຈິຕອນ ກັບລູກຄ້າ
ຊຸກຍູ້ການຮ່ວມມືອຸດສາຫະກໍາ
ໃນໂລກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນໃນປັດຈຸບັນ, ອົງການຈັດຕັ້ງເຂົ້າໃຈວ່າພວກເຂົາບໍ່ສາມາດເຮັດທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງໄດ້ຢ່າງດຽວແລະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອເຂົ້າຮ່ວມກໍາລັງ. ດັ່ງນັ້ນ, ອົງການຈັດຕັ້ງເຫຼົ່ານັ້ນຈຶ່ງຊອກຫາວິທີການຮ່ວມມື ແລະແບ່ງປັນຂໍ້ມູນພາຍໃນ ຫຼື ອາດຈະແມ່ນແຕ່ພາຍນອກເພື່ອຊຸກຍູ້ການປະດິດສ້າງ ແລະ ໄດ້ຮັບການແຂ່ງຂັນ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຂໍ້ມູນ silos ສາມາດເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໃນທົ່ວ ພະແນກ, ບໍລິສັດແລະອຸດສາຫະກໍາ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI ສາມາດມີບົດບາດສໍາຄັນ.
ໂດຍການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ mimics ຢ່າງໃກ້ຊິດກັບຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຮ່ວມມືແລະແບ່ງປັນຄວາມເຂົ້າໃຈໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃນທົ່ວພະແນກ, ອຸດສາຫະກໍາແລະບໍລິສັດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງແລະເອົາຊະນະຂໍ້ມູນ silos. ມັນຄາດວ່າການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວສາມາດຮັບຮູ້ເຖິງ 70% ໃນການຮ່ວມມືອຸດສາຫະກໍາເພີ່ມຂຶ້ນ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ ໂດຍການຮັບເອົາຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI ແລະເຕັກນິກການເພີ່ມຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດປົດລັອກໂອກາດໃຫມ່ສໍາລັບການຮ່ວມມື. ແລະນະວັດຕະກໍາ, ນໍາໄປສູ່ການພັດທະນາໄວຂຶ້ນແລະການນໍາໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂເຕັກໂນໂລຢີ.
ເມື່ອອົງການຕ່າງໆຮັບຮູ້ຄຸນຄ່າຂອງການຮ່ວມມືກັນທົ່ວພະແນກ, ບໍລິສັດ ແລະ ອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນການຮັບຮອງເອົາເຕັກນິກການເພີ່ມຄວາມເປັນສ່ວນໂຕທີ່ກວ້າງຂວາງ ເຊັ່ນ: AI Generated Synthetic Data.
ເພີ່ມທະວີການຮ່ວມມືໃນອຸດສາຫະກໍາ ຄາດວ່າຈະມີ ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ຮັບຮູ້ຄວາມໄວແລະຄວາມວ່ອງໄວ
ໃນສະພາບແວດລ້ອມການທຸລະກິດໄວໃນປັດຈຸບັນ, ອົງການຈັດຕັ້ງຈໍາເປັນຕ້ອງເປັນ agile ແລະຕອບສະຫນອງເພື່ອຢູ່ຂ້າງຫນ້າຂອງການແຂ່ງຂັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ເຂັ້ມງວດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີນະໂຍບາຍໃນການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ, ທີ່ມັກຈະແນະນໍາການ slack ແລະຂຶ້ນກັບອົງການຈັດຕັ້ງ. ວິທີຫນຶ່ງເພື່ອເອົາຊະນະນີ້ແມ່ນການໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງປະຫຍັດເວລາແລະຊັບພະຍາກອນ.
ມັນໃຊ້ເວລາດົນປານໃດເພື່ອໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພື່ອສ້າງການແກ້ໄຂເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຄວາມທະເຍີທະຍານຂອງທ່ານ? ການມີຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງມັກຈະເປັນການຂຶ້ນກັບໂຄງການຂອງເຈົ້າບໍ? ລ້ານຊົ່ວໂມງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ overhead ພາຍໃນແລະ bureaucracy, ເປັນຜົນມາຈາກການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ສາມາດຖືກບັນທຶກໄວ້ໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ຮັບຮູ້ຄວາມວ່ອງໄວໃນການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນ ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງເລັ່ງການພັດທະນາແລະນໍາໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂເຕັກໂນໂລຢີແລະເພີ່ມເວລາໃນການຕະຫຼາດ, ໃຫ້ພວກເຂົາມີການແຂ່ງຂັນໃນຕະຫຼາດ.
ເມື່ອອົງການຈັດຕັ້ງຫຼາຍຮັບຮູ້ເຖິງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງການຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສແລະ agile ວິທີການເຮັດວຽກ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນການຮັບຮອງເອົາຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະເພີ່ມນະວັດກໍາໃນພາກສະຫນາມຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນໂດຍ AI Generated Synthetic Data.
ບັນທຶກຫຼາຍລ້ານຊົ່ວໂມງ ໂດຍອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ ຮັບເອົາຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ເຊົາເລິກກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຮົາ
ເພື່ອຄົ້ນຫາວ່າເປັນຫຍັງອົງການຈັດຕັ້ງຕັດສິນໃຈເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI
Gartner: "ໃນປີ 2024, 60% ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການພັດທະນາໂຄງການ AI ແລະການວິເຄາະຈະຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍສັງເຄາະ".
ຂໍ້ມູນແມ່ນສັງເຄາະ, ແຕ່ທີມງານຂອງພວກເຮົາແມ່ນຈິງ!
ຕິດຕໍ່ Syntho ແລະຫນຶ່ງໃນຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຮົາຈະຕິດຕໍ່ກັບທ່ານດ້ວຍຄວາມໄວຂອງແສງເພື່ອຄົ້ນຫາມູນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ!
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດຕາມຫຼາຍ ສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ ຂາດການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ຜົນກໍາໄລຫຼາຍ ສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ມີລາຍໄດ້ແລະ ຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈດິຈິຕອນ ກັບລູກຄ້າ
ເພີ່ມທະວີການຮ່ວມມືໃນອຸດສາຫະກໍາ ຄາດວ່າຈະມີ ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
Of ປະຊາກອນ ຈະມີ ຂໍ້ມູນ ກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ໃນ 2023, ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 10% ໃນມື້ນີ້
Of ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ AI ຈະເປັນ ສັງເຄາະ ໂດຍ 2024
ຂອງລູກຄ້າໄວ້ວາງໃຈຜູ້ປະກັນໄພຂອງພວກເຂົາ ເພື່ອໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງເຂົາເຈົ້າ
ຂໍ້ມູນຂອງ AI ຈະຖືກປົດລັອກ ໂດຍເຕັກນິກການປັບປຸງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ຂອງອົງການຈັດຕັ້ງມີ ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ as ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ
ຂອງບໍລິສັດອ້າງອີງ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວບໍ່. 1 ອຸປະສັກສໍາລັບ AI ການປະຕິບັດ
Of ເຄື່ອງມືການປະຕິບັດຕາມຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ຈະ ອີງໃສ່ AI ໃນ 2023, ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 5% ໃນມື້ນີ້
- ຄາດຄະເນປີ 2021: ຂໍ້ມູນ ແລະຍຸດທະສາດການວິເຄາະເພື່ອຄຸ້ມຄອງ, ປັບຂະໜາດ ແລະຫັນປ່ຽນທຸລະກິດດິຈິຕອລ: Gartner 2020
- ການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI: Gartner 2020
- ສະຖານະຂອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ 2020-2022: Gartner 2020
- 100 ຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະຄາດຄະເນຕະຫຼອດປີ 2024: Gartner 2020
- ຜູ້ຂາຍເຢັນໆໃນເຕັກໂນໂລຊີ AI Core: Gartner 2020
- Hype Cycle ສໍາລັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ 2020: Gartner 2020
- 5 ພື້ນທີ່ທີ່ AI ຈະ Turbocharge ຄວາມພ້ອມຂອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ: Gartner 2019
- 10 ແນວໂນ້ມເທັກໂນໂລຍີຍຸດທະສາດສູງສຸດສຳລັບປີ 2019: Gartner, 2019