Uspon Enterprise Intelligence se ubrzava i lideri industrije izvještavaju o dramatičnom poboljšanju efikasnosti od AI. Ali druge organizacije se suočavaju sa izazovima upravljanja podacima. Prema McKinseyju, 70% kompanija se suočava sa kritičnim izazovima podataka koji sprečavaju uspjeh AI, a Gartner predviđa stopu neuspjeha od 30% za generativne AI inicijative.
Jedna kritična razlika leži u tome da postoji odgovarajuća infrastruktura i struktura podataka za podršku složenim zahtevima AI preduzeća. Životni ciklus AI podataka počinje prikupljanjem podataka i planom zadržavanja podataka koji obuhvata godine. Bilo da je izvor podataka IOT uređaj ili IBM mainframe, kada se prikupe podaci prvo moraju biti klasifikovani, a zatim ih obilježiti ili na drugi način pripremiti za upotrebu prije nego što se mogu usmjeriti u nizvodno skladište podataka ili AI aplikaciju. Kako podaci prolaze kroz ovu složenu strukturu podataka, skupovi podataka često prolaze kroz multimodalne transformacije, moguće od datoteka i tabela u jednom formatu do indeksnih vektora u drugom, ali se ipak mora održavati upravljanje podacima i kontrola usklađenosti.
Izvršni predsjednik Solixa John Ottman istražuje izazove i mogućnosti AI u preduzeću u ovom praktičnom pregledu rješenja.
Preuzmite ovu bijelu knjigu sada
O autoru:
John Ottman ima preko 30 godina iskustva sa poslovnim aplikacijama i cloud infrastrukturom. On je trenutno Izvršni predsjedavajući kompanije Solix Technologies, Inc. i suosnivač i predsjednik kompanije Minds Inc.
