Meningkatnya Enterprise Intelligence semakin cepat dan para pemimpin industri melaporkan peningkatan efisiensi yang dramatis dari AI. Namun, organisasi lain mengalami tantangan manajemen data. Menurut McKinsey, 70% perusahaan menghadapi tantangan data kritis yang mencegah keberhasilan AI dan Gartner memperkirakan tingkat kegagalan 30% untuk inisiatif AI generatif.
Salah satu pembeda yang penting terletak pada infrastruktur dan struktur data yang tepat untuk mendukung berbagai persyaratan AI perusahaan. Siklus hidup data AI dimulai dengan pengumpulan data dan rencana penyimpanan data selama bertahun-tahun. Baik sumber data berupa perangkat IoT atau mainframe IBM, setelah dikumpulkan, data tersebut harus diklasifikasikan terlebih dahulu, lalu difiturisasi atau disiapkan untuk digunakan sebelum dapat disalurkan ke gudang data hilir atau aplikasi AI. Saat data melewati struktur data yang kompleks ini, kumpulan data sering kali mengalami transformasi multimoda, mungkin dari file dan tabel dalam satu format menjadi vektor indeks dalam format lain, tetapi tata kelola data dan kontrol kepatuhan tetap harus dipertahankan.
Ketua Eksekutif Solix John Ottman mengeksplorasi tantangan dan peluang AI perusahaan dalam tinjauan solusi praktis ini.
Unduh whitepaper ini sekarang
Tentang Penulis:
John Ottman memiliki lebih dari 30 tahun pengalaman dengan aplikasi perusahaan dan infrastruktur cloud. Saat ini dia adalah Ketua Eksekutif dari Solix Technologies, Inc. dan salah satu Pendiri dan Ketua Minds Inc.
