08.08.2024 Экспертиза, Искусственный интеллектСпособность собирать, обрабатывать и использовать огромные объемы данных отличает ведущие организации в современном ландшафте, основанном на данных. Чтобы оставаться впереди, предприятия должны освоить все сложности конвейеров данных искусственного интеллекта, пишет на портале Datanami Молли Пресли, старший вице-президент по маркетингу компании Hammerspace. Использование аналитики данных, BI-приложений и хранилищ структурированных данных является зрелой областью, и стратегии извлечения ценности из структурированных данных хорошо известны. Однако взрыв генеративного ИИ теперь обещает извлечение скрытой ценности и из неструктурированных данных. Корпоративные данные часто хранятся в разрозненных хранилищах, каждое из которых имеет свою структуру, формат и протоколы доступа. Интеграция этих разнообразных источников данных представляет собой серьезную проблему, но является важнейшим первым шагом в создании эффективного конвейера ИИ-данных. В быстро развивающемся ландшафте ИИ предприятия стремятся использовать весь потенциал инсайтов, основанных на ИИ. Основой любой успешной инициативы в области ИИ является надежный конвейер данных, который обеспечивает беспрепятственный поток данных для извлечения инсайтов. Преодоление разрозненности данных для ускорения внедрения ИИ-конвейеров Барьеры, разделяющие хранилища неструктурированных данных, являются серьезным ограничением для того, чтобы ИТ-организации могли быстро внедрять ИИ-конвейеры без выходящих из-под контроля затрат, управления ...
читать далее.
