Възходът на Enterprise Intelligence се ускорява и лидерите в индустрията съобщават за драматични печалби на ефективността от AI. Но други организации изпитват предизвикателства при управлението на данни. Според McKinsey 70% от компаниите са изправени пред критични предизвикателства с данните, които пречат на успеха на AI, а Gartner прогнозира 30% процент на неуспех за генеративни AI инициативи.
Една важна разграничаваща характеристика е наличието на правилната инфраструктура и структура от данни, които да поддържат комплексните изисквания на корпоративния AI. Жизненият цикъл на данните за AI започва със събиране на данни и план за съхранение на данни, обхващащ години. Независимо дали източникът на данни е IOT устройство или мейнфрейм на IBM, веднъж събраните данни трябва първо да бъдат класифицирани и след това представени или подготвени по друг начин за използване, преди да могат да бъдат предадени към хранилище за данни надолу по веригата или AI приложение. Тъй като данните преминават през тази сложна структура от данни, наборите от данни често претърпяват мултимодални трансформации, вероятно от файлове и таблици в един формат до индексни вектори в друг, но въпреки това управлението на данните и контролите за съответствие трябва да се поддържат.
Изпълнителният председател на Solix Джон Отман изследва предизвикателствата и възможностите на корпоративния AI в този практически преглед на решенията.
Изтеглете тази бяла книга сега
За автора:
Джон Отман има над 30 години опит с корпоративни приложения и облачна инфраструктура. В момента той е Изпълнителен председател на Solix Technologies, Inc. и съосновател и председател на Minds Inc.
