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Crie uma base de dados sólida para a IA

Capítulo 01
4 min de leitura

Libere seus dados para a IA

Os dados são a força vital de todas as organizações modernas e estão sendo criados, armazenados e analisados ​​em um ritmo sem precedentes em todos os setores. Até 2025, estima-se que a criação global de dados atinja impressionantes 180 zettabytes.1 Essa explosão de dados apresenta enormes oportunidades às empresas que estão preparadas para aproveitá-las, desde a geração de novas ofertas e fluxos de receita até a proteção contra riscos regulamentares. Para as organizações que não conseguirem lidar com o gerenciamento desses dados, esse influxo de dados será mais um desafio do que uma chance de inovação.

Mas não basta simplesmente coletar e armazenar grandes volumes de dados; as empresas precisam acessar, controlar e usar esses dados de forma transparente e segura para impulsionar a transformação digital e a adoção bem-sucedida da IA.

80%

De acordo com a Forrester, 80% das empresas esperam que o número de casos de uso de IA aumente nos próximos dois anos.2

90%

90% das empresas têm dificuldade em dimensionar a IA em suas empresas.3

Para criar uma base de dados robusta para a IA, as empresas precisam resolver a complexidade do gerenciamento de dados em três áreas principais:

Bloqueio e arquivos indicando acesso a dados
Acesso
Dado seu crescente volume, variedade e velocidade, os dados espalhados por ambientes complexos de nuvem híbrida que incluem várias nuvens, armazenamentos de dados, locais e fornecedores, bem como tipos de dados diferentes, precisam ser acessados rapidamente pelas organizações.
Escudo que representa o controle de dados
Controle
Esses dados devem ser contextualizados e classificados para garantir a exibição de informações relevantes e de alta qualidade para as pessoas certas no momento certo, com acesso de autoatendimento para reduzir o time to value das iniciativas de IA.
Marca de seleção indicando a privacidade de dados
Privacidade e conformidade
Elas também precisam identificar e proteger informações pessoais e confidenciais, garantindo a conformidade regulamentar para que os dados confidenciais possam ser usados ​​com segurança para a IA e as análises.

Enfrentar desafios comuns em sua base de dados ajuda a preparar a base para resultados de IA mais precisos e implementações de IA bem-sucedidas.

A metodologia de DataOps e o padrão de arquitetura moderno de uma malha de dados podem ajudar as empresas a lidar com o acesso, o controle e a privacidade dos dados em todo o ciclo de vida da IA. Juntas, essas abordagens permitem o consumo de dados de autoatendimento e a automação de tarefas complexas e tediosas de engenharia de dados para ajudar você a liberar todo o valor de seu patrimônio de dados e estabelecer uma base de dados sólida para o sucesso da IA.