Рост Enterprise Intelligence ускоряется, и лидеры отрасли сообщают о значительном росте эффективности с помощью ИИ. Но другие организации испытывают проблемы с управлением данными. По данным McKinsey, 70% компаний сталкиваются с критическими проблемами с данными, которые мешают успеху ИИ, а Gartner прогнозирует 30%-ный уровень неудач для инициатив генеративного ИИ.
Одним из важнейших отличий является наличие правильной инфраструктуры и структуры данных для поддержки сложных требований корпоративного ИИ. Жизненный цикл данных ИИ начинается со сбора данных и плана хранения данных, охватывающего годы. Независимо от того, являются ли источником данных устройство IoT или мэйнфрейм IBM, после сбора данные должны быть сначала классифицированы, а затем фичеризированы или иным образом подготовлены к использованию, прежде чем их можно будет передать в нижестоящее хранилище данных или приложение ИИ. По мере того, как данные проходят через эту сложную структуру данных, наборы данных часто подвергаются многомодальным преобразованиям, возможно, из файлов и таблиц в одном формате в индексные векторы в другом, но при этом управление данными и контроль соответствия должны поддерживаться.
Председатель правления Solix Джон Оттман рассматривает проблемы и возможности корпоративного ИИ в этом практическом обзоре решений.
Загрузите этот технический документ сейчас
Об авторе:
Джон Ottman Имеет более 30 лет опыта работы с корпоративными приложениями и облачной инфраструктурой. В настоящее время он является Исполнительный директор Solix Technologies, Inc., а также соучредитель и председатель Minds Inc.
