Infrastructuurstrategieën van AI-leiders verkennen

Samenvatting

AI-adoptie verhoogt kosten voor organisaties met slecht verbonden data-omgevingen.

Infrastructuurstrategieën voor AI-leiders

AI-adoptie levert daadwerkelijk rendement op, maar hoge kosten en trage systemen hinderen het proces. Een recente enquête onder 1.200 technologie leiders door Economist Enterprise onthulde dat 67% van de bedrijven met gescheiden data-omgevingen hoge kosten ervaren door dataopslag en -beweging. Voor bedrijven met een uniforme data-architectuur daalde dit percentage naar iets meer dan de helft. Open, AI-klaar databases bieden meer flexibiliteit en controle voor een snelle en veilige implementatie van AI-oplossingen.

Belang voor de BI-markt

Het vermogen om AI-workloads effectief in productie te nemen, heeft directe gevolgen voor de concurrentiepositie van een bedrijf in de markt. Trage infrastructuren betekenen dat sommige bedrijven er tot 12 maanden over doen om AI-workloads operationeel te maken. Ondertussen vereisen AI-engines brede gegevensinvoer om betekenisvolle inzichten te leveren. Een goed ingerichte infrastructuur en geoptimaliseerde data-architectuur zijn cruciaal om de snelheid en schaal te behalen die vereist zijn voor het succes van AI-projecten.

Concrete takeaway

BI-professionals moeten zich richten op het opzetten van open en AI-ready databases, die de integratie van operationele en analytische data vergemakkelijken. Het bouwen van zo'n basisinfrastructuur is essentieel om de kosten te verlagen en de snelheid van AI-innovatie te verhogen.