Creșterea Enterprise Intelligence se accelerează, iar liderii din industrie raportează câștiguri dramatice de eficiență din AI. Dar alte organizații se confruntă cu provocări de gestionare a datelor. Potrivit lui McKinsey, 70% dintre companii se confruntă cu provocări critice de date care împiedică succesul AI, iar Gartner prezice o rată de eșec de 30% pentru inițiativele AI generative.
Un factor de diferențiere esențial constă în existența infrastructurii și structurii de date potrivite pentru a susține cerințele compuse ale IA pentru întreprinderi. Ciclul de viață al datelor AI începe cu colectarea datelor și un plan de păstrare a datelor care se întinde pe ani. Indiferent dacă sursa datelor este un dispozitiv IOT sau un mainframe IBM, odată colectate datele trebuie mai întâi clasificate și apoi prezentate sau pregătite în alt mod pentru utilizare înainte de a putea fi transmise la un depozit de date din aval sau la o aplicație AI. Pe măsură ce datele tranzitează această țesătură de date complexă, seturile de date suferă adesea transformări multimodale, posibil de la fișiere și tabele într-un format la vectori indexați în altul, dar totuși guvernanța datelor și controalele de conformitate trebuie menținute.
Președintele executiv al Solix, John Ottman, explorează provocările și oportunitățile AI pentru întreprinderi în această analiză practică a soluțiilor.
Descărcați această carte albă acum
Despre autor:
John Ottman are peste 30 de ani de experiență cu aplicații pentru întreprinderi și infrastructura cloud. El este în prezent Președinte executiv al Solix Technologies, Inc. și co-fondator și președinte al Minds Inc.
