如何確保人工智慧和分析專案不會失敗？

2023年是經濟危機和氣候風險不斷升級的一年，因此需要數據驅動的見解來推動效率、彈性和其他關鍵舉措，這將是企業在2023年的首要任務。許多企業一直在嘗試採用先進的分析技術和人工智慧來滿足這項需求。現在，他們必須把概念的驗證轉化為投資回報。

許多企業正在取得巨大進步，投入了大量人才和合適的軟體。然而，也有許多企業的人工智慧和分析專案遭遇失敗，因為他們沒有採用正確的基礎技術來支援人工智慧和進階分析工作負載。有些企業依賴過時的傳統硬體系統，有些企業則受到利用公有雲帶來的成本和控制問題的阻礙。大多數企業都被人工智慧軟體工具的強大功能所吸引，以至於沒有選擇正確的硬體。

隨著這些領域的創新步伐加快，現在是技術領導者評估成功利用人工智慧和分析專案所需的一切的時候了。

企業需要建構適合的基礎設施

研究機構IDC公司在對2000多名商業領袖的調查時發現，越來越多的受訪者意識到，人工智慧系統需要運行在專門建造的基礎設施上才能提供真正的價值。事實上，許多受訪者認為缺乏適當的基礎設施是人工智慧專案失敗的主要原因。 IDC公司指出，阻礙向以人工智慧為中心的基礎設施轉移的因素是對成本和策略的擔憂，以及現有資料環境和基礎設施過於複雜。

儘管產業專家一致認為企業部署新平台很困難，但還是有一些方法可以優化人工智慧和分析專案的價值，其基本考慮因素包括運算能力、記憶體架構以及資料處理、儲存和安全性。

關鍵是數據

根據《哈佛商業評論》雜誌日前發布的一份調查報告，對於成功部署人工智慧和分析的企業來說，數據可用性是一個關鍵的績效指標。簡而言之，成功的企業領導者已經將其公司的數據民主化——讓員工可以訪問，從客戶和供應商那裡獲取數據，並與他人分享。處理資料是核心技術和硬體的關鍵所在。以下是需要考慮的問題：

取得數據：為了能夠以更快的速度分析更多數據，企業需要透過高效能伺服器和適合人工智慧的晶片(無論是CPU還是GPU)進行更快的處理。現代運算基礎設施旨在透過支援資料庫和分析、人工智慧和機器學習、高效能運算等工作負載來提高業務靈活性和上市時間。

儲存資料：許多企業都有大量的資料來收集可操作的見解，但他們需要一個安全且靈活的地方來儲存資料。最創新的非結構化資料儲存解決方案是靈活的，主要為了在不犧牲效能的情況下實現擴大規模的可靠性。現代物件儲存解決方案在全球分散式架構上提供效能、可擴充性、彈性和相容性，以支援雲端原生、歸檔、物聯網、人工智慧和大數據分析等企業工作負載。

保護資料: 網路威脅無所不在，無論是邊緣運算、內部部署或雲端平台。企業的資料、應用程式和關鍵系統必須受到保護。許多企業領導者都在尋求一種可信賴的基礎設施，該基礎設施可以在不影響安全性的情況下以最大的靈活性和業務敏捷性運作。他們希望採用零信任架構，在企業範圍內的儲存、伺服器、超融合、網路和資料保護解決方案中嵌入安全功能。

行動數據：隨著資料產生的格局發生變化，資料流量模式變得更加複雜，激增的需求要求大多數企業重新評估網路。為了讓資料無縫傳輸，他們必須擁有正確的網路系統。然而，傳統的專有網路通常缺乏可擴展性、經過驗證的基於雲端的解決方案和自動化，而開源解決方案可能成本高昂且不靈活。開放網路透過為現代企業提供從邊緣到核心再到雲端平台的軟體選擇、生態系統整合和自動化來應對挑戰。

存取資料：人工智慧技術的開發和部署越來越多地發生在功能強大且高效的工作站上。這些專門建構的系統使團隊能夠在人工智慧開發的所有階段更聰明、更快地進行人工智慧和分析工作，並在部署過程中越來越多地進行人工智慧和分析工作，因為它們支援邊緣推理。為了讓員工能夠存取他們需要的數據，企業將需要擺脫孤立、僵化和昂貴的傳統系統，而轉向新的解決方案，使分析和人工智慧具有速度、可擴展性和信心。數據湖屋在一個地方支援商業智慧、分析、即時數據應用程式、數據科學和機器學習，它為數據科學家、業務分析師和其他需要數據來驅動業務價值的人員提供了對可信任數據的快速和直接存取的功能。

專注於成果

分析和人工智慧有望從資料倉儲、資料流和資料湖中推動更好的業務見解。但企業首先需要評估他們開發而且成功部署人工智慧或分析專案的能力。大多數企業需要現代化關鍵基礎設施和硬件，以便能夠支援從邊緣到資料中心到雲端平台的人工智慧開發和部署。這樣做的企業會發現他們的數據和應用程式是力量倍增器。在這一過程中，他們將實施升級，以確保資料安全和可訪問，從而在未來幾年內實現IT和業務目標。

以上是如何確保人工智慧和分析專案不會失敗？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！