Enterprise Intelligence-ren gorakada bizkortzen ari da eta industriako liderrak AIren eraginkortasun-irabazi izugarriak ematen ari dira. Baina beste erakunde batzuk datuak kudeatzeko erronkak jasaten ari dira. McKinsey-ren arabera, enpresen % 70 AIren arrakasta eragozten duten datu-erronka kritikoei aurre egiten die eta Gartnerrek % 30eko porrot-tasa aurreikusten du AI sortzaileen ekimenetarako.
Desberdintzaile kritiko bat azpiegitura eta datu-ehun egokiak izatean datza, enpresa AIaren eskakizun konposatuak onartzeko. AI datuen bizi-zikloa datu-bilketarekin eta datuak gordetzeko plan batekin hasten da urte luzez. Datuen iturburua IOT gailu bat edo IBM mainframe bat izan, behin bildutakoan datuak sailkatu behar dira lehenik, eta, ondoren, ezaugarritu edo bestela erabiltzeko prestatu behar dira beheranzko datu biltegira edo AI aplikazio batera bideratu aurretik. Datuek datu-ehun konplexu hau garraiatzen duten heinean, datu-multzoek sarritan eraldaketa multimodalak jasaten dituzte, ziurrenik formatu bateko fitxategi eta tauletatik beste batean indexatzeko bektoreetara, baina hala ere datuen gobernantza eta betetze-kontrolak mantendu behar dira.
Solix-eko presidente exekutiboak John Ottman-ek enpresa AIren erronkak eta aukerak aztertzen ditu konponbide praktikoko berrikuspen honetan.
Deskargatu orain liburu zuri hau
Buruz Egilea:
John Ottman 30 urte baino gehiagoko esperientzia du enpresa aplikazioetan eta hodeiko azpiegituretan. Gaur egun bera da Presidente exekutiboa Solix Technologies, Inc. eta Minds Inc-eko sortzaile eta presidentea.
