几十年来，各种规模的公司都认识到，他们可用的数据具有改善用户和客户体验并根据经验数据制定战略计划的重要价值。
由于AI对于实际业务应用程序变得越来越易于访问和实用，因此可用数据的潜在价值呈指数增长。成功地采用AI需要重大努力来组装，监督和预处理。此外，应从一开始就必须仔细解决重要方面，例如数据管理，机密性，匿名化，遵守监管要求和安全性。
在与IBM的美国数据平台的负责人Enrique Lemes的对话中，我们研究了企业在许多使用选项中实施实用AI方面面临的问题。我们首先研究数据本身的性质，其各种类型及其在确保AI有效应用中的作用。
恩里克（Enrique）强调，指的是有关企业家精神的所有信息，就像“数据”降低了其复杂性。现代企业专注于各种类型数据和质量不一致的碎片景观，尤其是在结构化和非结构化来源之间。
简而言之，结构化数据是指在标准化且易于搜索格式中组织的信息，该信息提供了有效的软件系统处理和分析。
非结构化数据是与预定格式和组织模型不符的信息，这使得它在处理和分析方面更加复杂。与结构化数据不同，它包括各种格式，例如电子邮件，社交网络上的消息，视频，图像，文档和音频文件。尽管他缺乏明确的结构化数据组织，但非结构化的数据具有有价值的信息，当它通过高级分析和AI有效控制时，这些信息可以刺激创新并为战略性业务解决方案提供信息。
恩里克（Enrique）说：“目前，生成的AI使用不到1％的企业，其中90％以上的数据是非结构化的，这直接影响了信任和质量。”
从数据的角度来看，信任的要素很重要。在组织中做出决定的人需要一个坚实的Vega（信任），其指尖的信息是完整，可靠且适当获得的。但是有证据表明，企业可用的数据中只有不到一半用于AI，而非结构化数据通常被忽略或从处理的复杂性中撤回并研究它们以遵守 – 尤其是在规模上。
为了根据更完整的经验数据为最佳解决方案打开道路，必须将一系列易于消费的信息流变成消防部门。根据恩里克（Enrique）的说法，自动邀请是这方面的答案，但是管理规则和数据策略仍应应用于非结构化和结构化数据。
恩里克（Enrique）建立了三个过程，允许企业使用其数据的积分价值。 “首先，吞咽规模。重要的是要自动化此过程。其次，数据和数据管理。以及第三个（当）您可用于生成AI。与使用抹布的任何常规选项相比，我们达到了40％以上的盈利能力。”
IBM基于对企业杂志的深刻了解，提供了统一的策略，并结合了扩展的软件解决方案和域经验。这使组织可以有效，可靠地将结构化和非结构化数据转换为AI-Ready资产，均在现有的管理结构和合规性的边界内。
他说：“我们团结了人员，流程和工具。这不仅很简单，而且我们简化了这一点，使所有重要的资源保持一致。”
由于企业被缩放和转换，因此数据的多样性和数量增加。为了跟上，接收这些AI的过程必须可扩展且灵活。
他说：“（公司）面临着规模困难，因为他们的解决方案最初是为特定问题而创建的。当他们试图扩大功能时，他们通常还没有准备好，数据管道变得更加复杂，而非结构化数据的管理变得重要。这会增加对有效数据管理的需求，”他说。
IBM方法是仔细了解AI客户的旅程，创建一个明确的路线图，通过有效的AI实施来实现ROI。恩里克说：“我们将数据准确性的优先级（无论是结构化还是非结构化），以及数据接受，线性，管理，遵守行业规则和必要的观察。这些机会使我们的客户可以在多次使用选项的框架内扩展并充分利用其数据成本。”
就像技术实施中所做的一切一样，它需要时间来引入正确的过程，吸引正确的工具，并具有必要的愿景，即如何更改任何数据解决方案。
IBM为企业提供许多选项和工具，以确保即使在任何规模的最受监管的行业中，人工智能的工作负担也是如此。在这种情况下，很少有国际银行，金融公司和全球跨国公司的大蓝色替代品。
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