Intelligenza artificiale: come accelerare l’implementazione di soluzioni data-driven - CorCom

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Intelligenza artificiale: come accelerare l’implementazione di soluzioni data-driven

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Intelligenza artificiale: come accelerare l’implementazione di soluzioni data-driven

Fornito da: Icos

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Come massimizzare la pipeline di dati e creare un data fabric su misura per accelerare l’implementazione di soluzioni AI data-driven a supporto del business? Perché la scomposizione dei silos di dati migliora il flusso delle informazioni? Cosa fare per integrare perfettamente i dati on-premise, nel cloud e in ambienti cloud ibridi?

14 Gennaio 2022

di Redazione

Le aziende stanno adottando l’intelligenza artificiale più velocemente che mai per rimanere competitive, promuovere la crescita e ridurre le spese. Che si tratti di implementare chatbot, strumenti di manutenzione predittiva o soluzioni di medicina genomica, le implementazioni di successo di questa tecnologia dipendono totalmente ed esclusivamente dai dati. L’intelligenza artificiale, infatti, è valida solo quando lo sono i dati che utilizza.

Ciò significa che, per progredire nell’era digitale, business e organizzazioni di tutto il mondo (di qualsiasi dimensione e comparto) necessitano di un’architettura dati intelligente, potente e affidabile che sia in grado di supportare e liberare tutta la potenza dell’IA. La chiave è una pipeline di dati fluida in locale, nel cloud e per le implementazioni di cloud ibrido.

Questo white paper, fornito da Icos, spiega cosa fare per accelerare il viaggio verso l’IA indipendentemente da dove si trova l’azienda nel suo percorso di trasformazione digitale. Continuando a leggere, potrete scoprire come:

  • massimizzare la pipeline di dati
  • migliorare il flusso di dati con la scomposizione dei silos
  • integrare i dati on-premise, nel cloud e in ambienti cloud ibridi
  • mantenere i dati al sicuro, indipendentemente da dove risiedono
  • creare un data fabric su misura per accelerare il percorso verso l’IA

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