企業智慧的崛起正在加速，產業領導者報告人工智慧帶來了巨大的效率提升。但其他組織正在經歷數據管理挑戰。據麥肯錫稱，70% 的公司面臨阻礙 AI 成功的關鍵數據挑戰，Gartner 預測生成式 AI 計畫的失敗率為 30%。
一個關鍵的區別在於擁有合適的基礎設施和資料結構來支援企業人工智慧的複合需求。人工智慧資料生命週期始於資料收集和跨越數年的資料保留計畫。無論資料來源是物聯網設備還是 IBM 大型主機，收集後的資料必須先進行分類，然後進行特徵化或以其他方式準備使用，然後才能將其傳輸到下游資料倉儲或人工智慧應用程式。當資料傳輸這種複雜的資料結構時，資料集通常會經歷多模式轉換，可能從一種格式的檔案和表格到另一種格式的索引向量，但仍然必須維護資料治理和合規性控制。
Solix 執行主席 John Ottman 在這篇實用解決方案回顧中探討了企業人工智慧的挑戰和機會。
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關於作者：
約翰·奧特曼 在企業應用程式和雲端基礎設施方面擁有 30 多年的經驗。他目前是 執行主席 Solix Technologies, Inc. 的創辦人兼 Minds Inc. 聯合創辦人兼董事長
