De opkomst van Enterprise Intelligence versnelt en leiders in de industrie melden dramatische efficiëntiewinsten door AI. Maar andere organisaties ervaren uitdagingen op het gebied van databeheer. Volgens McKinsey kampt 70% van de bedrijven met kritieke data-uitdagingen die AI-succes in de weg staan en Gartner voorspelt een faalpercentage van 30% voor generatieve AI-initiatieven.
Een belangrijk onderscheidend kenmerk is het hebben van de juiste infrastructuur en data fabric om de samengestelde vereisten van enterprise AI te ondersteunen. De AI-datalevenscyclus begint met het verzamelen van data en een dataretentieplan dat jaren beslaat. Of de bron van de data nu een IoT-apparaat of een IBM-mainframe is, zodra de data is verzameld, moeten ze eerst worden geclassificeerd en vervolgens worden gefeaturiseerd of anderszins worden voorbereid voor gebruik voordat ze kunnen worden doorgestuurd naar een downstream datawarehouse of AI-applicatie. Terwijl data door deze complexe data fabric gaat, ondergaan datasets vaak multimodale transformaties, mogelijk van bestanden en tabellen in één formaat naar indexvectoren in een ander, maar toch moeten data governance en compliance-controles worden gehandhaafd.
John Ottman, Executive Chairman van Solix, onderzoekt de uitdagingen en kansen van AI voor bedrijven in dit praktische oplossingenoverzicht.
Download nu dit whitepaper
Over de auteur:
John Ottman heeft meer dan 30 jaar ervaring met enterprise-applicaties en cloudinfrastructuur. Hij is momenteel de Uitvoerend voorzitter van Solix Technologies, Inc. en medeoprichter en voorzitter van Minds Inc.
