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应对AI数据困境:恰当的数据集成方法、治理和工具
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数据简介
人工智能(AI)不再是新生事物—量子计算才是。AI正广泛应用于各种商业和社会用途。在疫情初期,84%的组织预计将保持或提高对AI的关注度,近三分之一的组织因疫情直接增加AI投资。最近的一项调研表明,AI、物联网(IoT)和云计算是受访CEO们认为最有助于实现成果的3项技术。243%的IT专业人员表示,他们的企业受疫情影响而加快部署AI解决方案。这转化为企业对建立战略性AI能力(包括战略、运营模式、人才)以及将该能力整合到企业的迫切需求。但即使在完成有前景的概念验证(PoC)阶段之后,许多AI项目仍处于停滞状态。90%的企业难以在整个企业中扩大AI的应用范围。大约一半的AI项目归于失败也就不足为奇了。5为什么?一言蔽之,数据使然。超过半数的AI战略负责人承认,他们不清楚自己的AI数据需求。639%的IT专业人员表示,分析数据以建立和扩展可信的AI是组织AI之旅中最困难的部分,32%表示数据复杂性和数据孤岛是采用AI的最大障碍。
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