エンタープライズ インテリジェンスの台頭が加速しており、業界のリーダーたちは AI による劇的な効率性の向上を報告しています。しかし、他の組織はデータ管理の課題に直面しています。McKinsey によると、企業の 70% が AI の成功を妨げる重大なデータ課題に直面しており、Gartner は生成 AI イニシアチブの失敗率を 30% と予測しています。
重要な差別化要因の 1 つは、エンタープライズ AI の複合的な要件をサポートするために適切なインフラストラクチャとデータ ファブリックを導入することです。AI データのライフサイクルは、データ収集と数年にわたるデータ保持計画から始まります。データのソースが IoT デバイスであっても IBM メインフレームであっても、収集されたデータはまず分類され、次に特徴付けまたは使用できるように準備されてから、下流のデータ ウェアハウスまたは AI アプリケーションにパイプライン化されます。データがこの複雑なデータ ファブリックを通過する際、データセットは多くの場合、ある形式のファイルやテーブルから別の形式のインデックス ベクトルへのマルチモーダル変換を受けますが、それでもデータ ガバナンスとコンプライアンス制御は維持する必要があります。
Solix の取締役会長 John Ottman 氏が、この実践的なソリューションのレビューでエンタープライズ AI の課題と機会について考察します。
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著者について：
ジョン・オットマン エンタープライズアプリケーションとクラウドインフラストラクチャの分野で30年以上の経験を持つ。現在は 執行役員 Solix Technologies, Inc. の代表取締役、Minds Inc. の共同設立者兼会長。
