ALI SMO PRIPRAVLJENI NA UČINKOVITO RABO UMETNE INTELIGENCE?
Vemo, da je umetna inteligenca učinkovita le, če temelji na kvalitetnih in konsistentnih podatkih. A kako do njih?
Prvi korak je prepoznati vire, sisteme in procese nastajanja podatkov. Nato je potrebno razumeti relevantne podatke v kontekstu njihovega porekla in medsebojnih vplivov.
Uvajanje AI je toliko uspešno, kolikor so kakovostni podatki, na katerih temelji. Če to omejitev odpravimo, lahko odgovornim osebam ponudimo zanesljive rezultate, ki omogočajo sprejemanje pravilnih in konkurenčnih odločitev.
Najpogostejši izzivi vključujejo:
Organizacije lahko te izzive učinkovito naslovijo z uvedbo orodja Erwin Data Modeler, vodilne rešitve za modeliranje podatkov. Spodaj predstavljamo referenčni primer uporabe, ki prikazuje, kako orodje odpravlja razdrobljenost podatkov in uvaja standardiziran ter centraliziran pristop k upravljanju.
Ena od organizacij, ki je uvedla Erwin, je opisala svoje izkušnje: “Erwin Data Modeler je daleč najboljše orodje, kar sem jih kdaj uporabljal … Pravzaprav dela vse, kar bi si lahko želeli, da počne!”
Premagovanje vrzeli med ekipami
Različne prioritete ekip za modeliranje podatkov in razvoj aplikacij pogosto povzročajo vrzeli. Pri enem od naročnikov so sicer vsi stremeli k skupnemu cilju, vendar so razvijalci več pozornosti namenjali delovanju aplikacije kot kakovosti podatkov. IT-strokovnjak je poudaril, da jim je orodje omogočilo dosledno normalizacijo, preprečevanje podvajanja in uporabo standardne sheme poimenovanja.
Prednosti standardizacije in učinkovitosti
Z Erwin Data Modelerjem je organizacija pridobila stabilno, razširljivo in prihodnosti odporno podatkovno okolje. Med ključnimi koristmi so:
Kot je izpostavil vodilni IT-strokovnjak: »Naše okolje vsebuje na stotine tabel, a Erwin se zlahka prilagodi obsegu in kompleksnosti.«
Erwin Data Modeler je prihodnosti odporna rešitev in temelj podatkovnih ter AI-pobud po vsem svetu.
