Kurumsal Zekanın yükselişi hızlanıyor ve sektör liderleri AI'dan önemli verimlilik kazanımları bildiriyor. Ancak diğer kuruluşlar veri yönetimi zorlukları yaşıyor. McKinsey'e göre şirketlerin %70'i AI başarısını engelleyen kritik veri zorluklarıyla karşı karşıya ve Gartner, üretken AI girişimleri için %30'luk bir başarısızlık oranı öngörüyor.
Kritik bir farklılaştırıcı, kurumsal AI'nın bileşik gereksinimlerini desteklemek için doğru altyapı ve veri yapısına sahip olmaktır. AI veri yaşam döngüsü, veri toplama ve yıllara yayılan bir veri saklama planıyla başlar. Veri kaynağı bir IOT cihazı veya bir IBM ana bilgisayarı olsun, bir kez toplandıktan sonra veriler önce sınıflandırılmalı ve daha sonra bir alt akış veri ambarına veya AI uygulamasına aktarılmadan önce özelliklendirilmeli veya başka şekilde kullanıma hazırlanmalıdır. Veriler bu karmaşık veri yapısını aktarırken, veri kümeleri genellikle bir formattaki dosyalardan ve tablolardan başka bir formattaki dizin vektörlerine çok modlu dönüşümlerden geçer, ancak yine de veri yönetimi ve uyumluluk kontrolleri sürdürülmelidir.
Solix Yönetim Kurulu Başkanı John Ottman, bu pratik çözüm incelemesinde kurumsal yapay zekanın zorluklarını ve fırsatlarını ele alıyor.
Bu teknik dokümanı şimdi indirin
Hakkında Yazar:
John Ottman kurumsal uygulamalar ve bulut altyapısı konusunda 30 yılı aşkın deneyime sahiptir. Şu anda Genel Müdür Solix Technologies, Inc.'in ve Minds Inc.'in Kurucu Ortağı ve Başkanı
