Fremkomsten af Enterprise Intelligence accelererer, og brancheledere rapporterer om dramatiske effektivitetsgevinster fra AI. Men andre organisationer oplever datahåndteringsudfordringer. Ifølge McKinsey står 70 % af virksomhederne over for kritiske dataudfordringer, der forhindrer AI-succes, og Gartner forudser en fejlrate på 30 % for generative AI-initiativer.
En kritisk differentiator ligger i at have den rigtige infrastruktur og datastruktur på plads til at understøtte de sammensatte krav til virksomheds-AI. AI-datalivscyklussen starter med dataindsamling og en dataopbevaringsplan, der strækker sig over år. Uanset om datakilden er en IOT-enhed eller en IBM-mainframe, skal dataene, når de først er indsamlet, først klassificeres og derefter fremhæves eller på anden måde klargøres til brug, før de kan overføres til et downstream-datavarehus eller AI-applikation. Efterhånden som data overfører dette komplekse datastof, gennemgår datasæt ofte multimodale transformationer, muligvis fra filer og tabeller i ét format til indeksvektorer i et andet, men stadig datastyring og overholdelseskontrol skal opretholdes.
Solix Executive Chairman John Ottman udforsker udfordringerne og mulighederne ved enterprise AI i denne praktiske løsningsgennemgang.
Download denne hvidbog nu
Om forfatteren:
John Ottman har over 30 års erfaring med virksomhedsapplikationer og cloud-infrastruktur. Han er pt Bestyrelsesformand af Solix Technologies, Inc. og medstifter og formand for Minds Inc.
