隨著企業領導者藉助ML和AI搶先解決實時需求
使數據快速可行的操作給舊的數據管理訂單帶來了艱巨的挑戰。
來自Gartner的三份新報告引人注目
著重於企業創造價值運營的緊迫性
注入了AI和ML的應用程序-或存在風險
永遠落後。
緊急程度
生成器＃1：
Gartner在其最新的AI業務價值預測中表示，AI
增長將創造2.9萬億美元
2021年的商業價值增長
一年。
緊急程度
生成器＃2：
Gartner的AI和ML開發
策略研究
發現領先的組織期望大幅增加其AI / ML
項目-從今年的平均四個到2022年的35個。
緊急程度
生成器＃3：在
Gartner的「 2019年預測：數據與分析策略」報告說：「有效
數據管理比以往任何時候都更為關鍵。雖然有些公司採取了
控制他們的數據，並將其變成保護市場的武器
支配地位，許多其他國家都在努力制止剎車
關於情報協調：孤島。」
另請參閱：如何加快AI部署以更快地實現CI收益
Gartner的「領導組織」就是其中之一
在爭奪2.9萬億美元的商業價值中佔據領先地位
將從AI，ML和IoE計劃中圍繞決策支持，實時決策提供
自動化和AI增強智能等。
什麼是
讓公司退縮？
孤立的數據不是
唯一會破壞構建IoE應用程序以及部署ML和AI的工作
項目。不靈活的舊系統不適合處理時間序列數據
與物聯網相關的實時
操作也會造成混淆。
你在哪裡
組織在爭取價值的競賽中排名？您如何幫助鋪平AI或ML項目和IoE應用程序的部署之路？
如果您像許多公司一樣，您的工作將面臨幾個關鍵挑戰，
從孤立的數據開始。
無法將來自不同領域的數據整合在一起
來源並提供整體觀點是一些公司為何苦苦掙扎的主要原因
在考慮他們的萬物互聯（IoE）應用之前保持跟進
要求。
多年來，他們致力於強迫數據孤島
幾代行業專用的，功能狹窄的SaaS和
企業雲應用程序。但是現在他們達到了隔離的分析極限
數據並發現他們無法對數據進行整體分析或處理
存在或將其輕鬆部署到新一代應用程序。
製造
數據重心
為了成功，所有ML和AI努力都必須
紮根於數據。我們通過數據查看每個流程自動化要求
鏡頭第一。這是我們所做的每一件事，每個過程的重心
我們實現自動化，以及我們啟用的每個實時決策或行動。
雖然我們首先針對感測器生成進行了優化
時間序列數據，實際上是什麼類型的數據，什麼來源
它來自或以何種成交量或速度-數據是我們的根本原因。建造
面向不可知數據應用程序的數據自動化基礎可實現
破碎的企業環境中的孤島破壞數據統一進展
SaaS。
我們將其視為一種全數據方法-您將在數據方面得到更多的了解
感測器網路的管理要求可在其他地方帶來全能數據優勢
在企業中。
流行的市場方法很少遵循
這個法令。例如，與一家典型的物聯網公司交談，他們將沒有
關於他們如何帶人的好故事
等式。他們都是關於事物的。同樣，位置數據服務和
勞動力管理提供者講述了有關跟蹤人員和
工人，但缺乏整合事物的信譽。
這是IoE出現在更多地方的原因之一
我們的通訊比物聯網。大多數企業運營問題涉及人員
和平等的事情。從數據角度看，沒有區別或
偏壓。
老人
數據管理訂單已到期
數據操作化正在創造巨大的新
對舊數據管理秩序的挑戰。不管他們是否知道，企業
正在進入「後資料庫管理系統（DBMS）」世界。他們是
發現越來越難以（即使不是不可能）移動數據
用例融入嚴格的舊式DBMS基礎架構中。
的數據要求
軟體應用程序已經發生了巨大變化。用戶和
機器正在使用以下技術創建更多數據來驅動業務邏輯
作為實時數據分析和機器學習。
傳統上，
應用程序的所有數據都存儲在中心化或以辦公室為中心的關係型
資料庫。但這並不能適應感測器驅動的時間序列數據
實時操作和情報所依賴的爆炸式增長。
在
為了構建真正的數據驅動型解決方案，工程和維護
負擔是不可逆轉的。我們已經從少數幾個
子系統到數十個需要更昂貴專業知識的子系統
大數據工程團隊。
了解用例
只需設想和理解IoE，ML，
與AI相關的用例是阻礙公司發展的另一個主要挑戰。
Gartner AI / ML的受訪者中約有42％
開發調查稱用例識別是他們的第二大挑戰
（缺乏技能後）。我們一次又一次地看到這一點。
其他主要挑戰包括可擴展性，以及
使用無法處理時間序列數據或大量數據的不靈活的舊系統
來自不同來源的高速數據。
一
主宰一切
面對如此眾多的挑戰，越來越多
公司正在嘗試使用「單個主幹」數據自動化
建立IoE應用程序的基礎。這就需要一個開放，靈活的平台來構建
實時，可擴展，數據自動化和AI解決方案，可應對可擴展性
數據攝取，標準化和充實以及實時業務
邏輯，數據存儲和決策分析。
數據骨幹方法使開發人員能夠
專註於在解決方案中建立獨特的業務和用戶價值，
而不是試圖預期數據的所有用途以適應更舊，更嚴格的數據
DBMS基礎結構。
企業需要能夠使他們能夠
以任何類型或類型以不同的成交量和速度攝取感測器數據
輸入和輸出的組合。他們應該有能力進行部署
此類功能可以在本地，雲，Edge或混合版本中進行。
這樣可以解決或避免許多問題，
從孤立的數據和有限的可伸縮性到構建多個資料庫的挑戰
應用程序，而不必每次都重新創建數據基礎。它將提供更快的價值途徑
實現。