Sự trỗi dậy của Enterprise Intelligence đang tăng tốc và các nhà lãnh đạo ngành đang báo cáo về những cải thiện hiệu quả đáng kể từ AI. Nhưng các tổ chức khác đang gặp phải những thách thức về quản lý dữ liệu. Theo McKinsey, 70% các công ty đang phải đối mặt với những thách thức dữ liệu quan trọng ngăn cản thành công của AI và Gartner dự đoán tỷ lệ thất bại là 30% đối với các sáng kiến AI tạo ra.
Một điểm khác biệt quan trọng nằm ở việc có cơ sở hạ tầng và cấu trúc dữ liệu phù hợp để hỗ trợ các yêu cầu phức hợp của AI doanh nghiệp. Vòng đời dữ liệu AI bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu và kế hoạch lưu giữ dữ liệu kéo dài nhiều năm. Cho dù nguồn dữ liệu là thiết bị IOT hay máy chủ IBM, sau khi thu thập, dữ liệu trước tiên phải được phân loại, sau đó được làm nổi bật hoặc chuẩn bị để sử dụng trước khi có thể đưa vào kho dữ liệu hạ nguồn hoặc ứng dụng AI. Khi dữ liệu đi qua cấu trúc dữ liệu phức tạp này, các tập dữ liệu thường trải qua các chuyển đổi đa phương thức có thể từ các tệp và bảng ở một định dạng sang các vectơ chỉ mục ở định dạng khác, nhưng vẫn phải duy trì các biện pháp kiểm soát tuân thủ và quản trị dữ liệu.
Chủ tịch điều hành Solix John Ottman khám phá những thách thức và cơ hội của AI doanh nghiệp trong bài đánh giá giải pháp thực tế này.
Tải xuống sách trắng này ngay bây giờ
Thông tin về các Tác giả:
John Ottoman có hơn 30 năm kinh nghiệm với các ứng dụng doanh nghiệp và cơ sở hạ tầng đám mây. Hiện tại ông là Chủ tịch điều hành của Solix Technologies, Inc. và là Đồng sáng lập kiêm Chủ tịch của Minds Inc.
