Rozwój Enterprise Intelligence przyspiesza, a liderzy branży zgłaszają drastyczne wzrosty wydajności dzięki AI. Jednak inne organizacje doświadczają wyzwań związanych z zarządzaniem danymi. Według McKinsey, 70% firm mierzy się z krytycznymi wyzwaniami związanymi z danymi, które uniemożliwiają sukces AI, a Gartner przewiduje 30% wskaźnik niepowodzeń dla generatywnych inicjatyw AI.
Jednym z kluczowych czynników różnicujących jest posiadanie odpowiedniej infrastruktury i struktury danych, aby obsługiwać złożone wymagania korporacyjnej AI. Cykl życia danych AI zaczyna się od zbierania danych i planu przechowywania danych obejmującego lata. Niezależnie od tego, czy źródłem danych jest urządzenie IoT, czy komputer mainframe IBM, po zebraniu dane muszą zostać najpierw sklasyfikowane, a następnie wyróżnione lub w inny sposób przygotowane do użycia, zanim będą mogły zostać przesłane do niższego poziomu magazynu danych lub aplikacji AI. W miarę jak dane przechodzą przez tę złożoną strukturę danych, zestawy danych często przechodzą multimodalne transformacje, prawdopodobnie z plików i tabel w jednym formacie do wektorów indeksowych w innym, ale nadal należy zachować kontrolę zarządzania danymi i zgodności.
Prezes zarządu Solix John Ottman w tym praktycznym przeglądzie rozwiązań analizuje wyzwania i szanse, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach.
Pobierz ten dokument już teraz
O autorze:
Johna Ottmana ma ponad 30 lat doświadczenia w aplikacjach korporacyjnych i infrastrukturze chmurowej. Obecnie jest Prezes Solix Technologies, Inc. oraz współzałożyciel i prezes Minds Inc.
