Fremveksten av Enterprise Intelligence akselererer og industriledere rapporterer om dramatiske effektivitetsgevinster fra AI. Men andre organisasjoner opplever datahåndteringsutfordringer. I følge McKinsey står 70 % av selskapene overfor kritiske datautfordringer som forhindrer AI-suksess, og Gartner spår en feilrate på 30 % for generative AI-initiativer.
En kritisk differensiator ligger i å ha den riktige infrastrukturen og datastrukturen på plass for å støtte de sammensatte kravene til bedrifts-AI. AI-datalivssyklusen starter med datainnsamling og en dataoppbevaringsplan som strekker seg over år. Enten datakilden er en IOT-enhet eller en IBM-stormaskin, må dataene først klassifiseres når de er samlet inn, og deretter presenteres eller på annen måte klargjøres for bruk før de kan overføres til et nedstrøms datavarehus eller AI-applikasjon. Når data overfører dette komplekse datastoffet, gjennomgår datasett ofte multimodale transformasjoner, muligens fra filer og tabeller i ett format til indeksvektorer i et annet, men fortsatt må datastyring og samsvarskontroll opprettholdes.
Solix administrerende styreleder John Ottman utforsker utfordringene og mulighetene til enterprise AI i denne praktiske løsningsgjennomgangen.
Last ned denne hvitboken nå
Om forfatteren:
John Ottman har over 30 års erfaring med bedriftsapplikasjoner og skyinfrastruktur. Han er for tiden Konsernsjef av Solix Technologies, Inc. og medgründer og styreleder i Minds Inc.
