Enterprise Intelligence의 부상이 가속화되고 있으며 업계 리더들은 AI에서 극적인 효율성 향상을 보고하고 있습니다. 하지만 다른 조직들은 데이터 관리 문제를 겪고 있습니다. McKinsey에 따르면, 70%의 회사가 AI의 성공을 방해하는 중대한 데이터 문제에 직면해 있으며 Gartner는 생성적 AI 이니셔티브의 실패율이 30%라고 예측합니다.
중요한 차별화 요소 중 하나는 엔터프라이즈 AI의 복합 요구 사항을 지원하기 위한 적절한 인프라와 데이터 패브릭을 구축하는 것입니다. AI 데이터 수명 주기는 데이터 수집과 수년에 걸친 데이터 보존 계획으로 시작됩니다. 데이터 소스가 IoT 기기이든 IBM 메인프레임이든, 수집된 데이터는 먼저 분류한 다음, 기능을 추가하거나 다른 방식으로 준비하여 다운스트림 데이터 웨어하우스 또는 AI 애플리케이션으로 파이프라인을 구축해야 합니다. 데이터가 이 복잡한 데이터 패브릭을 이동함에 따라 데이터 세트는 종종 파일과 테이블에서 다른 형식의 인덱스 벡터로 멀티모달 변환을 거치지만, 여전히 데이터 거버넌스와 규정 준수 제어를 유지해야 합니다.
솔릭스 회장 존 오트만은 이 실용적인 솔루션 리뷰를 통해 기업 AI의 과제와 기회에 대해 살펴봅니다.
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저자 소개
존 오트만 엔터프라이즈 애플리케이션 및 클라우드 인프라 분야에서 30년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 그는 현재 집행 위원장 Solix Technologies, Inc.의 대표이자 Minds Inc.의 공동 창립자이자 회장입니다.
