Ваши данные не согласуются сами с собой: почему ИИ необходим авторитетный контекст

Искусственный интеллект развивается быстрее, чем большинство платформ обработки данных могут это поддерживать, и предприятия сталкиваются с той же проблемой: их данные не имеют одинакового значения в разных системах. Когда коды, классификации и бизнес-определения различаются в зависимости от команды или платформы, аналитика становится ненадежной, а ИИ усиливает несоответствия, вместо того чтобы их устранять. Проблема не только в качестве данных. Она заключается в отсутствии контекста. В этой сессии мы расскажем, как слой контекста служит управляемой семантической основой, которая гарантирует, что бизнес-смысл передается вместе с данными между системами, командами и рабочими процессами ИИ. Вы узнаете: Почему облачные платформы данных, каталоги и инструменты MDM по-прежнему оставляют критический пробел Как фрагментированные справочные данные подрывают надежность ИИ и межсистемную совместимость Как на практике выглядит управляемый корпоративный семантический слой Как использовать справочные данные в качестве многоразового корпоративного актива — без замены существующих систем Независимо от того, инвестируете ли вы в инициативы в области ИИ, модернизируете свою платформу данных или разбираетесь в сложности MDM, эта сессия покажет вам фундаментальный слой, который обеспечивает работу всего этого.