Розвиток корпоративного інтелекту прискорюється, і лідери галузі повідомляють про значне підвищення ефективності завдяки ШІ. Але інші організації стикаються з проблемами керування даними. За даними McKinsey, 70% компаній стикаються з критичними проблемами з даними, які перешкоджають успіху штучного інтелекту, а Gartner прогнозує 30% невдач для генеративних ініціатив ШІ.
Однією з важливих відмінностей є наявність правильної інфраструктури та структури даних для підтримки комплексних вимог штучного інтелекту підприємства. Життєвий цикл даних штучного інтелекту починається зі збору даних і плану зберігання даних на роки. Незалежно від того, чи є джерелом даних пристрій IOT або мейнфрейм IBM, зібрані дані спочатку повинні бути класифіковані, а потім представлені або іншим чином підготовлені для використання, перш ніж їх можна буде передати в сховище даних нижче за течією або програму ШІ. Коли дані переміщуються цією складною структурою даних, набори даних часто зазнають мультимодальних перетворень, можливо, від файлів і таблиць в одному форматі до індексних векторів в іншому, але все одно необхідно підтримувати керування даними та контроль відповідності.
Виконавчий голова Solix Джон Оттман досліджує проблеми та можливості корпоративного штучного інтелекту в цьому огляді практичних рішень.
Завантажте цей офіційний документ зараз
Про автора:
Джон Отман має понад 30 років досвіду роботи з корпоративними додатками та хмарною інфраструктурою. Наразі він є Виконавчий голова Solix Technologies, Inc. та співзасновник і голова Minds Inc.
