Enterprise Intelligence-in yüksəlişi sürətlənir və sənaye liderləri süni intellektdən dramatik səmərəlilik əldə etdiklərini bildirirlər. Lakin digər təşkilatlar məlumatların idarə edilməsində çətinliklərlə üzləşirlər. McKinsey-ə görə, şirkətlərin 70%-i süni intellektin uğuruna mane olan kritik məlumat problemləri ilə üzləşir və Gartner generativ süni intellekt təşəbbüsləri üçün 30% uğursuzluq dərəcəsini proqnozlaşdırır.
Müəssisənin süni intellektinin mürəkkəb tələblərini dəstəkləmək üçün lazımi infrastrukturun və məlumat strukturunun olması vacib bir fərqdir. AI məlumatların həyat dövrü məlumatların toplanması və illəri əhatə edən məlumatların saxlanması planı ilə başlayır. Məlumat mənbəyinin IOT cihazı və ya IBM əsas çərçivəsi olmasından asılı olmayaraq, məlumat toplanandan sonra ilk növbədə təsnif edilməli, daha sonra aşağı axın məlumat anbarına və ya süni intellekt tətbiqinə ötürülməzdən əvvəl xüsusiyyətlərə uyğunlaşdırılmalı və ya istifadəyə hazırlanmalıdır. Məlumatlar bu mürəkkəb məlumat quruluşunu ötürdükcə, verilənlər dəstləri tez-tez bir formatdakı fayl və cədvəllərdən digərində indeks vektorlarına qədər çox modal çevrilmələrə məruz qalır, lakin yenə də məlumatların idarə edilməsi və uyğunluq nəzarəti təmin edilməlidir.
Solix-in İcraçı Sədri Con Ottman bu praktik həll variantında müəssisə süni intellektinin çətinliklərini və imkanlarını araşdırır.
Bu sənədi indi endirin
Müəllif haqqında:
Con Ottman korporativ tətbiqlər və bulud infrastrukturu ilə 30 ildən artıq təcrübəyə malikdir. O, hazırda İcra başçısı Solix Technologies, Inc. və Minds Inc.-in həmtəsisçisi və sədridir.
