De opkomst fan Enterprise Intelligence fersnelt en yndustrylieders melde dramatyske effisjinsjewinsten fan AI. Mar oare organisaasjes ûnderfine útdagings foar gegevensbehear. Neffens McKinsey hat 70% fan bedriuwen te krijen mei krityske gegevensútdagings dy't AI-sukses foarkomme en Gartner foarseit in 30% mislearring foar generative AI-inisjativen.
Ien krityske differinsjator leit yn it hawwen fan de juste ynfrastruktuer en gegevensstof yn plak om de gearstalde easken fan ûndernimmings-AI te stypjen. De libbenssyklus fan AI-gegevens begjint mei gegevenssammeling en in plan foar gegevensbewarring oer jierren. Oft de boarne fan gegevens in IOT-apparaat of in IBM-mainframe is, ienris sammele moatte de gegevens earst wurde klassifisearre, en dan featured of oars taret foar gebrûk foardat it kin wurde pipelined nei in streamôfwerts gegevenspakhús as AI-applikaasje. As gegevens dizze komplekse gegevensstof trochfiere, ûndergeane datasetten faak multymodale transformaasjes mooglik fan bestannen en tabellen yn ien opmaak om fektors yn in oar te yndeksearjen, mar dochs moatte kontrôles foar gegevensbestjoer en neilibjen wurde hanthavene.
Solix Executive foarsitter John Ottman ûndersiket de útdagings en kânsen fan ûndernimming AI yn dizze praktyske oplossingsresinsje.
Download no dit whitepaper
Oer de Skriuwer:
John Otteman hat mear as 30 jier ûnderfining mei ûndernimmingsapplikaasjes en wolkynfrastruktuer. Hy is op it stuit de Foarsitter fan Solix Technologies, Inc. en mei-oprjochter en foarsitter fan Minds Inc.
