Framväxten av Enterprise Intelligence accelererar och branschledare rapporterar om dramatiska effektivitetsvinster från AI. Men andra organisationer upplever datahanteringsutmaningar. Enligt McKinsey står 70 % av företagen inför kritiska datautmaningar som förhindrar AI-framgång och Gartner förutspår en misslyckandefrekvens på 30 % för generativa AI-initiativ.
En avgörande skillnad ligger i att ha rätt infrastruktur och dataväv på plats för att stödja de sammansatta kraven för företags-AI. AI-datalivscykeln börjar med datainsamling och en datalagringsplan som sträcker sig över år. Oavsett om datakällan är en IOT-enhet eller en IBM stordator, måste data när de väl har samlats in först klassificeras och sedan presenteras eller på annat sätt förberedas för användning innan den kan överföras till ett nedströms datalager eller AI-applikation. När data överför denna komplexa dataväv, genomgår dataset ofta multimodala transformationer, möjligen från filer och tabeller i ett format till indexvektorer i ett annat, men fortfarande måste datastyrning och efterlevnadskontroller upprätthållas.
Solix verkställande ordförande John Ottman utforskar utmaningarna och möjligheterna med företags-AI i denna praktiska lösningsöversyn.
Ladda ner denna whitepaper nu
Om författaren:
John Ottman har över 30 års erfarenhet av företagsapplikationer och molninfrastruktur. Han är för närvarande Styrelseordförande av Solix Technologies, Inc. och medgrundare och styrelseordförande för Minds Inc.
