Die opkoms van Enterprise Intelligence is besig om te versnel en bedryfsleiers rapporteer dramatiese doeltreffendheidswinste van KI. Maar ander organisasies ervaar databestuuruitdagings. Volgens McKinsey staar 70% van maatskappye kritieke data-uitdagings in die gesig wat KI-sukses voorkom en Gartner voorspel 'n mislukkingsyfer van 30% vir generatiewe KI-inisiatiewe.
Een kritieke onderskeid lê daarin om die regte infrastruktuur en datamateriaal in plek te hê om die saamgestelde vereistes van onderneming KI te ondersteun. Die KI-datalewensiklus begin met data-insameling en 'n databehoudplan wat oor jare strek. Of die bron van data 'n IOT-toestel of 'n IBM-hoofraam is, sodra dit ingesamel is, moet die data eers geklassifiseer word, en dan uitgebeeld of andersins voorberei word vir gebruik voordat dit na 'n stroomaf-datapakhuis of KI-toepassing gelei kan word. Soos data hierdie komplekse dataweefsel deurvoer, ondergaan datastelle dikwels multi-modale transformasies moontlik van lêers en tabelle in een formaat na indeksvektore in 'n ander, maar steeds moet databestuur en -nakomingskontroles gehandhaaf word.
John Ottman, uitvoerende voorsitter van Solix, ondersoek die uitdagings en geleenthede van ondernemings-KI in hierdie praktiese oplossingsoorsig.
Laai hierdie witskrif nou af
Oor die outeur:
John Ottman het meer as 30 jaar ondervinding met ondernemingstoepassings en wolkinfrastruktuur. Hy is tans die Uitvoerende Voorsitter van Solix Technologies, Inc. en medestigter en voorsitter van Minds Inc.
