As organizações lançam pilotos de IA promissores, mas poucas delas escalam com sucesso. A IA em escala empresarial requer seus dados empresariais preparados para IA. O acesso unificado, seguro e a dados governados é um elemento crítico de uma base de dados confiável.

Leia este guia para saber por que o caminho para dados preparados para IA muitas vezes começa com acesso eficaz a dados estruturados e não estruturados, e quais desafios podem impedir os líderes de dados. Essas barreiras podem incluir o volume e a complexidade dos dados, os silos de dados que podem resultar, os desafios únicos dos dados não estruturados e as limitações da geração aumentada de recuperação (RAG) convencional.

O mais importante é que este guia fornece um framework para ajudar as organizações a unificar e acessar seus dados estruturados e não estruturados. Inclui princípios orientadores que são fundamentais para tornar seus dados acessíveis e preparados para IA. Também explora como superar as limitações da RAG convencional, o valor de uma arquitetura de data lakehouse com recursos estendidos de malha de dados e a importância de recursos híbridos e de uma abordagem aberta em sua estratégia de gerenciamento de dados.