Enterprise Intelligenceтин өсүшү тездеп баратат жана тармактын лидерлери AIдан эффективдүү жетишкендиктер жөнүндө кабарлашууда. Бирок башка уюмдар маалыматтарды башкаруу кыйынчылыктарга дуушар болууда. McKinsey айтымында, компаниялардын 70% AI ийгилигине тоскоол болгон олуттуу маалымат көйгөйлөрүнө туш болушат жана Гартнер генеративдик AI демилгелери үчүн 30% ийгиликсиз болорун болжолдойт.
Критикалык дифференциаторлордун бири - бул ишкана AIнин татаал талаптарын колдоо үчүн туура инфраструктурага жана маалымат түзүмүнө ээ болуу. AI маалыматтарынын жашоо цикли маалыматтарды чогултуу жана жылдарды камтыган маалыматтарды сактоо планынан башталат. Маалыматтын булагы IOT түзмөгү же IBM негизги фрейми болобу, маалымат чогултулгандан кийин, адегенде классификацияланышы керек, андан кийин ылдыйкы маалымат кампасына же AI тиркемесине өткөрүүдөн мурун өзгөчөлөнгөн же башка ыкма менен колдонууга даярдалышы керек. Берилиштер бул татаал маалымат түзүмүн өткөргөндүктөн, берилиштер топтомдору көбүнчө бир форматтагы файлдардан жана таблицалардан башка форматтагы индекс векторлоруна чейин көп модалдык трансформацияга дуушар болушат, бирок дагы эле маалыматтарды башкаруу жана шайкештикти көзөмөлдөө сакталышы керек.
Solix Аткаруучу Төрагасы Джон Оттман бул практикалык чечимдерди карап чыгууда ишкананын AI көйгөйлөрүн жана мүмкүнчүлүктөрүн изилдейт.
Бул ак кагазды азыр жүктөп алыңыз
Автор жөнүндө:
Джон Оттман ишкана колдонмолору жана булут инфраструктурасы менен 30 жылдан ашык тажрыйбасы бар. Ал азыркы учурда Аткаруучу төрагасы компаниясынын Solix Technologies, Inc. жана биргелешип негиздөөчүсү жана Minds Inc.
