Vzestup Enterprise Intelligence se zrychluje a lídři v oboru hlásí dramatický nárůst efektivity díky AI. Jiné organizace však čelí problémům se správou dat. Podle McKinsey čelí 70 % společností kritickým problémům s daty, které brání úspěchu AI, a Gartner předpovídá 30% míru selhání u generativních iniciativ AI.
Jeden kritický rozdíl spočívá ve správné infrastruktuře a datové struktuře, která podporuje složené požadavky podnikové umělé inteligence. Životní cyklus dat AI začíná shromažďováním dat a plánem uchovávání dat na roky. Ať už je zdrojem dat zařízení IOT nebo mainframe IBM, po shromáždění musí být data nejprve klasifikována a poté doplněna nebo jinak připravena k použití, než mohou být převedena do navazujícího datového skladu nebo aplikace AI. Jak data procházejí touto složitou datovou strukturou, datové sady často procházejí multimodálními transformacemi, pravděpodobně ze souborů a tabulek v jednom formátu do indexových vektorů v jiném, ale přesto je třeba zachovat správu dat a kontroly souladu.
Výkonný předseda Solix John Ottman zkoumá výzvy a příležitosti podnikové umělé inteligence v tomto praktickém přehledu řešení.
Stáhněte si tento dokument
O Autor:
John Ottman má více než 30 let zkušeností s podnikovými aplikacemi a cloudovou infrastrukturou. V současné době je Výkonný předseda společnosti Solix Technologies, Inc. a spoluzakladatel a předseda Minds Inc.
