Bagaimana untuk memastikan bahawa projek AI dan analitik tidak gagal?

2023 ialah tahun krisis ekonomi dan risiko iklim yang semakin meningkat, jadi keperluan untuk cerapan terdorong data untuk memacu kecekapan, daya tahan dan inisiatif utama lain akan menjadi keutamaan bagi perniagaan pada tahun 2023. Banyak perniagaan telah cuba menggunakan analisis lanjutan dan kecerdasan buatan untuk memenuhi keperluan ini. Kini, mereka mesti menukar bukti konsep kepada pulangan pelaburan.

Banyak perniagaan membuat kemajuan besar, melabur banyak bakat dan perisian yang betul. Walau bagaimanapun, banyak projek AI dan analitik perusahaan gagal kerana mereka tidak mempunyai teknologi asas yang sesuai untuk menyokong AI dan beban kerja analitik lanjutan. Sesetengah perniagaan bergantung pada sistem perkakasan warisan yang lapuk, manakala yang lain terhalang oleh isu kos dan kawalan yang datang dengan memanfaatkan awan awam. Kebanyakan perniagaan sangat tergoda oleh kuasa alat perisian AI sehingga mereka gagal memilih perkakasan yang betul.

Memandangkan kadar inovasi semakin pantas dalam bidang ini, kini tiba masanya untuk pemimpin teknologi menilai perkara yang mereka perlukan untuk berjaya memanfaatkan projek AI dan analitik.

Perusahaan perlu membina infrastruktur yang sesuai

Dalam tinjauan terhadap lebih 2,000 pemimpin perniagaan, firma penyelidikan IDC mendapati semakin ramai responden menyedari bahawa sistem kecerdasan buatan memerlukan Menjalankan pada infrastruktur yang dibina khusus. memberikan nilai sebenar. Malah, ramai responden menyatakan kekurangan infrastruktur yang sesuai sebagai punca utama projek AI gagal. IDC menyatakan bahawa faktor yang menghalang peralihan kepada infrastruktur berpusatkan AI ialah kebimbangan mengenai kos dan strategi, serta kerumitan persekitaran dan infrastruktur data sedia ada.

Walaupun pakar industri bersetuju bahawa menggunakan platform baharu adalah sukar untuk perusahaan, terdapat cara untuk mengoptimumkan nilai projek AI dan analitik anda, dengan pertimbangan asas termasuk kuasa pengiraan, seni bina memori dan pemprosesan data, penyimpanan dan keselamatan seks.

Kuncinya ialah data

Menurut laporan tinjauan yang dikeluarkan baru-baru ini oleh majalah Harvard Business Review, ketersediaan data ialah penunjuk prestasi utama untuk syarikat yang berjaya menggunakan kecerdasan buatan dan analitik . Ringkasnya, pemimpin perniagaan yang berjaya telah mendemokrasikan data syarikat mereka—menjadikannya boleh diakses oleh pekerja, menangkap data daripada pelanggan dan pembekal serta berkongsinya dengan orang lain. Memproses data adalah kunci kepada teknologi teras dan perkakasan. Inilah yang perlu dipertimbangkan:

Mendapatkan data: Untuk dapat menganalisis lebih banyak data dengan lebih pantas, perniagaan perlu melakukannya dengan lebih pantas dengan pelayan berprestasi tinggi dan cip mesra AI, sama ada CPU atau GPU. Infrastruktur pengkomputeran moden direka bentuk untuk meningkatkan ketangkasan perniagaan dan masa untuk memasarkan dengan menyokong beban kerja seperti pangkalan data dan analitik, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, pengkomputeran berprestasi tinggi dan banyak lagi.

Simpan data: Banyak perniagaan mempunyai sejumlah besar data untuk mengumpulkan cerapan yang boleh diambil tindakan, tetapi mereka memerlukan tempat yang selamat dan fleksibel untuk menyimpannya. Penyelesaian penyimpanan data tidak berstruktur yang paling inovatif adalah fleksibel dan direka bentuk terutamanya untuk mencapai kebolehpercayaan pada skala tanpa mengorbankan prestasi. Penyelesaian storan objek moden memberikan prestasi, kebolehskalaan, daya tahan dan keserasian pada seni bina yang diedarkan secara global untuk menyokong beban kerja perusahaan seperti asli awan, pengarkiban, IoT, kecerdasan buatan dan analitik data besar.

Lindungi data anda: Ancaman siber ada di mana-mana, sama ada di tepi, di premis atau di awan. Data perusahaan, aplikasi dan sistem kritikal mesti dilindungi. Ramai pemimpin perniagaan sedang mencari infrastruktur yang boleh dipercayai yang boleh beroperasi dengan fleksibiliti maksimum dan ketangkasan perniagaan tanpa menjejaskan keselamatan. Mereka mahu mengguna pakai seni bina amanah sifar untuk membenamkan keupayaan keselamatan dalam penyelesaian storan, pelayan, hyperconverged, rangkaian dan perlindungan data di seluruh perusahaan.

Data Mudah Alih: Apabila landskap penjanaan data berubah dan corak trafik data menjadi lebih kompleks, permintaan yang melonjak memerlukan kebanyakan perusahaan menilai semula rangkaian mereka. Untuk membolehkan data mengalir dengan lancar, mereka mesti mempunyai sistem rangkaian yang betul. Walau bagaimanapun, rangkaian proprietari tradisional sering kekurangan skalabiliti, penyelesaian berasaskan awan yang terbukti dan automasi, manakala penyelesaian sumber terbuka boleh mahal dan tidak fleksibel. Rangkaian terbuka memenuhi cabaran dengan memperkasakan perusahaan moden dengan pilihan perisian, penyepaduan ekosistem dan automasi dari tepi ke teras ke platform awan.

Akses data: Pembangunan dan penggunaan teknologi AI semakin banyak berlaku pada stesen kerja yang berkuasa dan cekap. Sistem yang dibina khas ini membolehkan pasukan bekerja dengan lebih bijak dan lebih pantas dengan AI dan analitik pada semua peringkat pembangunan AI dan semakin meningkat semasa penggunaan kerana ia membolehkan inferens kelebihan. Untuk memberi pekerja akses kepada data yang mereka perlukan, perniagaan perlu beralih daripada sistem legasi yang diam, tegar dan mahal dan ke arah penyelesaian baharu yang membolehkan kelajuan, kebolehskalaan dan keyakinan dalam analisis dan kecerdasan buatan. Data Lakehouse menyokong risikan perniagaan, analitik, aplikasi data masa nyata, sains data dan pembelajaran mesin di satu tempat, menyediakan akses pantas dan mudah kepada data yang dipercayai untuk saintis data, penganalisis perniagaan dan orang lain yang memerlukan data untuk memacu nilai perniagaan secara Langsung akses kepada fungsi.

Fokus pada hasil

Analitik dan AI berjanji untuk memacu cerapan perniagaan yang lebih baik daripada gudang data, aliran data dan tasik data. Tetapi syarikat terlebih dahulu perlu menilai keupayaan mereka untuk membangun dan berjaya menggunakan AI atau projek analitik. Kebanyakan perusahaan perlu memodenkan infrastruktur dan perkakasan kritikal untuk dapat menyokong pembangunan dan penggunaan AI dari tepi ke pusat data ke platform awan. Perniagaan yang melakukan ini akan mendapati data dan aplikasi mereka sebagai pengganda paksa. Sepanjang perjalanan, mereka akan melaksanakan peningkatan untuk memastikan data selamat dan boleh diakses untuk mencapai matlamat IT dan perniagaan untuk tahun-tahun akan datang.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memastikan bahawa projek AI dan analitik tidak gagal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!