Ada pula sebanyak 60% perusahaan yang tidak tahu seberapa besar biaya data buruk bagi bisnis mereka karena mereka tidak memperhitungkannya sejak dini.
Studi besar lainnya juga telah menemukan dampak moneter yang muncul karena data yang buruk.
Oleh karena itu, bisnis dapat rusak dan menjadi lebih rumit jika dikombinasikan dengan pengadopsian teknologi AI.
Integrasi dan alur kerja di seluruh perusahaan menjadi penting dalam hal aliran data saat dalam skala besar.
IBM percaya apa yang dibutuhkan perusahaan adalah fondasi data yang baik, arsitektur hak data yang akurat, dan struktur data untuk memungkinkan mereka mengintegrasikan semua data dari perusahaan ke dalam aplikasi atau kemampuan yang menghasilkan kartu skor atau laporan berdasarkan kinerja mereka saat ini.
3. Keamanan Siber yang Terpasang dan Terhubung di Seluruh Ekosistem
Terjadi perpindahan tempat kerja secara besar-besaran dengan mode kerja dari rumah dan hybrid pasca-pandemi yang membuat keamanan informasi para pekerja dan proyek dari perusahaan menjadi terancam.
Banyak perusahaan pelayanan kesehatan yang pada akhirnya menerapkan sistem untuk memastikan bahwa mereka benar-benar dapat memeriksa dan mengotentikasi produk.
Tantangan dengan pendekatan ini adalah terbatasnya jumlah pekerja analis keamanan untuk mengelola dan memelihara semua karena kurangnya analis keamanan dan terampil.
Sistem deteksi ancaman menyebabkan kelelahan peringatan dan jadi hanya dapat memilah sebagian kecil dari peringatan.
Untuk itu, pendidikan keamanan siber untuk karyawan di seluruh organisasi sangatlah penting.
IBM meyakinkan bahwa satu-satunya cara organisasi atau perusahaan dapat mengikuti peningkatan jumlah insiden keamanan siber adalah melalui penggunaan AI atau otomatisasi.