Подемот на Enterprise Intelligence се забрзува и индустриските лидери известуваат за драматични придобивки за ефикасност од AI. Но, други организации се соочуваат со предизвици за управување со податоци. Според McKinsey, 70% од компаниите се соочуваат со критични предизвици со податоци кои го спречуваат успехот на вештачката интелигенција и Gartner предвидува стапка на неуспех од 30% за генеративните иницијативи за вештачка интелигенција.
Еден критичен диференцијал лежи во постоењето на соодветна инфраструктура и податочна структура за поддршка на сложените барања на претпријатието AI. Животниот циклус на податоци за вештачката интелигенција започнува со собирање податоци и план за задржување податоци кој опфаќа години. Без разлика дали изворот на податоците е IOT уред или IBM мејнфрејм, штом ќе се соберат податоците мора прво да се класифицираат, а потоа да се прикажат или на друг начин да се подготват за употреба пред да можат да се доведат до низводно складиште за податоци или апликација за вештачка интелигенција. Како што податоците транзитираат низ оваа сложена податочна ткаенина, збирките на податоци често се подложени на мулти-модални трансформации, веројатно од датотеки и табели во еден формат до индексирање на вектори во друг, но сепак управувањето со податоците и контролите за усогласеност мора да се одржуваат.
Извршниот претседател на Solix, Џон Отман, ги истражува предизвиците и можностите на претпријатието AI во овој практичен преглед на решенија.
Преземете ја оваа бела книга сега
За авторот:
Џон Отман има над 30 години искуство со апликации за претпријатија и облак инфраструктура. Тој во моментов е Извршен претседател на Solix Technologies, Inc. и ко-основач и претседател на Minds Inc.
