企业智能的崛起正在加速，行业领导者报告称人工智能显著提高了效率。但其他组织正在经历数据管理挑战。据麦肯锡称，70% 的公司面临着阻碍人工智能成功的关键数据挑战，而 Gartner 预测生成式人工智能计划的失败率为 30%。
一个关键的区别在于拥有合适的基础设施和数据结构来支持企业 AI 的复合需求。AI 数据生命周期始于数据收集和长达数年的数据保留计划。无论数据来源是物联网设备还是 IBM 大型机，一旦收集到数据，必须先对其进行分类，然后进行特征化或以其他方式准备使用，然后才能将其传输到下游数据仓库或 AI 应用程序。当数据通过这种复杂的数据结构时，数据集通常会经历多模式转换，可能从一种格式的文件和表格转换为另一种格式的索引向量，但仍然必须维护数据治理和合规性控制。
Solix 执行主席 John Ottman 在这篇实用解决方案评论中探讨了企业 AI 面临的挑战和机遇。
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关于作者：
约翰·奥特曼 在企业应用和云基础设施方面拥有 30 多年的经验。他目前是 执行主席 Solix Technologies, Inc. 的创始人之一以及 Minds Inc. 的联合创始人兼董事长
