Der Aufstieg der Enterprise Intelligence nimmt immer mehr Fahrt auf und Branchenführer berichten von dramatischen Effizienzsteigerungen durch KI. Andere Unternehmen stehen jedoch vor Herausforderungen beim Datenmanagement. Laut McKinsey stehen 70 % der Unternehmen vor kritischen Datenproblemen, die den Erfolg von KI verhindern, und Gartner prognostiziert eine Misserfolgsquote von 30 % für generative KI-Initiativen.
Ein entscheidender Unterschied besteht darin, die richtige Infrastruktur und Datenstruktur zu haben, um die komplexen Anforderungen der Unternehmens-KI zu unterstützen. Der KI-Datenlebenszyklus beginnt mit der Datenerfassung und einem mehrjährigen Datenaufbewahrungsplan. Unabhängig davon, ob die Datenquelle ein IOT-Gerät oder ein IBM-Mainframe ist, müssen die Daten nach der Erfassung zunächst klassifiziert und dann mit Funktionen versehen oder anderweitig für die Verwendung vorbereitet werden, bevor sie an ein nachgelagertes Data Warehouse oder eine KI-Anwendung weitergeleitet werden können. Während die Daten diese komplexe Datenstruktur durchlaufen, werden Datensätze häufig multimodalen Transformationen unterzogen, möglicherweise von Dateien und Tabellen in einem Format zu Indexvektoren in einem anderen, aber dennoch müssen Datenverwaltung und Compliance-Kontrollen aufrechterhalten werden.
John Ottman, Executive Chairman von Solix, untersucht in diesem praktischen Lösungsüberblick die Herausforderungen und Chancen der Unternehmens-KI.
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Über den Autor:
John Ottman verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung mit Unternehmensanwendungen und Cloud-Infrastruktur. Derzeit ist er der Vorstandsvorsitzender von Solix Technologies, Inc. und Mitbegründer und Vorsitzender von Minds Inc.
