人工智能时刻需要互联架构
当今，企业正面临人工智能的命令式，即要从使用人工智能中寻求可衡量的价值与效率的压力。他们正在超越实验阶段，进入生产阶段，最终发现成功的AI并非从模型开始——而是从数据开始。这正是为何以信心迎接这一时刻的关键恰恰在于您数据基础设施的准备好程度。
将数据准备为人工智能使用，然而，需要经过多个流程和考虑。这包括标准化元数据、跟踪所有数据源的可追溯性和质量检查，所有这些都在努力使数据始终清洁、精心整理、标记、可访问并在系统间进行管理。但在实践中，许多企业最终拥有跨越系统、云和地区碎片化和重复的数据资产，这使得其难以扩展，几乎无法进行管理。看到公司利用不同的数据仓库、数据湖和引擎并不罕见，因为每个团队或业务单元都是孤立地构建其架构，以在首选的堆栈上标准化。这种方法迫使中央数据团队在平台之间切换或创建薄弱的联系。
但有一条更好的方法，那就是结合两种优点的架构，它既能够根据每个数据客户的喜好提供灵活的配置，又能保持数据中心所有权、普遍的治理以及提供人工智能准备能力。请进入可互操作的数据湖屋。
湖泊屋建筑模式并非新概念，但传统方法缺乏让组织完全掌控其数据的根本机制。双向互操作性意味着能够安全地将任何引擎带入你的数据或访问任何数据以进行读写操作。可互操作的湖泊屋建立在开放标准之上，旨在实现供应商中立连接，企业可以自由构建而不妥协——在一个平台上实现无缝互操作性、加强治理并解锁企业级AI。