د تصدۍ استخباراتو وده ګړندۍ ده او د صنعت مشران د AI څخه د ډراماتیک موثریت لاسته راوړنې راپور ورکوي. مګر نور سازمانونه د معلوماتو مدیریت ننګونو سره مخ دي. د مک کینسي په وینا، 70٪ شرکتونه د ډیټا د جدي ننګونو سره مخ دي چې د AI بریالیتوب مخه نیسي او ګارټینر د تولیدي AI نوښتونو لپاره د 30٪ ناکامۍ نرخ وړاندوینه کوي.
یو مهم توپیر کوونکی د سم زیربنا او ډیټا فیبرک په درلودلو کې دی ترڅو د تصدۍ AI مرکب اړتیاو ملاتړ وکړي. د AI ډیټا ژوند دوره د ډیټا راټولولو او د ډیټا ساتلو پلان سره پیل کیږي چې په کلونو کې اوږدیږي. که چیرې د معلوماتو سرچینه د IOT وسیله وي یا د IBM مین فریم، یوځل چې راټول شوي ډاټا باید لومړی طبقه بندي شي، او بیا یې ځانګړتیاوې یا بل ډول د کارولو لپاره چمتو شوي مخکې له دې چې د لاندې معلوماتو ګودام یا AI غوښتنلیک ته پایپ لاین شي. لکه څنګه چې ډیټا د دې پیچلي ډیټا فابریک لیږدوي ، ډیټا سیټونه اکثرا د فایلونو او میزونو څخه په یو فارمیټ کې د ویکتورونو شاخص ته په بل شکل کې د څو ماډل بدلونونو څخه تیریږي ، مګر بیا هم د ډیټا اداره کول او د موافقت کنټرول باید وساتل شي.
د سولیکس اجرایوي رییس جان اوټمن د دې عملي حل بیاکتنې کې د AI تصدۍ ننګونې او فرصتونه لټوي.
دا سپینه پاڼه همدا اوس ډاونلوډ کړئ
د لیکوال په اړه:
جان عثمان د تصدۍ غوښتنلیکونو او کلاوډ زیربنا سره د 30 کلونو تجربه لري. هغه اوس مهال د اجرایوي رییس د Solix Technologies Inc. او د Minds Inc شریک بنسټ ایښودونکی او رییس.
