面向 AI 的信息架构

随着企业纷纷深入挖掘 AI 的潜力,他们需要使用各种来源的数据,支持一流的工具和框架,并在各种环境中运行模型。 但是,根据 IDC 报告显示, 业务负责人将 1/3 的时间花费在 AI 的数据集成和数据准备¹ 需求上。

绝大多数的 AI 故障都是由于数据收集和组织失败导致的,而不是 AI 模型本身所引起的。 简单地来说,没有信息架构 (IA) 就没有 AI。

借助专为 AI 设计的信息架构,企业可以消除数据孤岛,实现数据和 AI 生命周期的自动化和治理,并随时随地敏捷运行,最终能够透明可信地运作 AI 技术。

客户案例

利用可扩展的数据基础架构获得灵活性

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从复杂的非结构化大数据中提取洞察。

轻松访问交易或运营数据

Owens Illinois + IBM: 从 Oracle数据库迁移到IBM DB2的好处

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在推进 AI 向前发展的同时优化数据管理流程和技术。

利用业务就绪型数据捕获市场商机

标准银行:   整个组织内释放的数据促进了增长并提高了灾备能力

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获取治理良好的可信数据的三种方式 - 实现创收或节约成本的赚钱途径。

统一数据、工具和流程

UNEP 统一了用于保护世界海滩的工具、流程和人才

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统一工具、流程和人才

统一数据和 AI 平台节约时间、成本并降低风险的三种方式

联系专家

安排与专家的一对一咨询,这些专家与数以千计的客户合作,围绕数据、分析和 AI 制定相关制胜战略。

脚注