Vzostup Enterprise Intelligence sa zrýchľuje a lídri v tomto odvetví hlásia dramatické zvýšenie efektívnosti vďaka AI. Iné organizácie však čelia problémom so správou údajov. Podľa McKinsey 70 % spoločností čelí kritickým problémom s údajmi, ktoré bránia úspechu AI, a Gartner predpovedá 30 % mieru zlyhania generatívnych iniciatív AI.
Jeden kritický rozdiel spočíva v správnej infraštruktúre a dátovej štruktúre na podporu zložených požiadaviek podnikovej AI. Životný cyklus údajov AI začína zberom údajov a plánom uchovávania údajov na roky. Či už je zdrojom údajov zariadenie IOT alebo mainframe IBM, po zozbieraní údajov je potrebné ich najskôr klasifikovať a potom označiť alebo inak pripraviť na použitie, až potom môžu byť presmerované do nadväzujúceho dátového skladu alebo aplikácie AI. Keď údaje prechádzajú touto zložitou dátovou štruktúrou, množiny údajov často prechádzajú multimodálnymi transformáciami, prípadne zo súborov a tabuliek v jednom formáte na indexové vektory v inom, ale stále je potrebné zachovať riadenie údajov a kontroly súladu.
Výkonný predseda Solix John Ottman skúma výzvy a príležitosti podnikovej AI v tomto praktickom prehľade riešení.
Stiahnite si tento whitepaper teraz
O Autor:
John Ottman má viac ako 30-ročné skúsenosti s podnikovými aplikáciami a cloudovou infraštruktúrou. V súčasnosti je ním Výkonný predseda spoločnosti Solix Technologies, Inc. a spoluzakladateľ a predseda spoločnosti Minds Inc.
