Väljakutse · Andmeplatvorm · AI
Enamik AI-projekte ebaõnnestub — mitte tehnoloogia, vaid andmete tõttu.
Enne kui tehisintellekt saab töötada, peavad andmed olema puhtad, ligipääsetavad ja usaldusväärsed. Kui andmed asuvad eraldi süsteemides, on ebakvaliteetsed või dokumenteerimata, ei saa ükski AI-mudel anda usaldusväärseid tulemusi. AI-valmisolek ei alga mudelist — see algab andmealusest.
Miks see on keeruline
- Andmed asuvad kümnes erinevas süsteemis ilma ühenduseta
- Andmekvaliteet on ebaühtlane — duplikaadid, puuduvad väärtused, erinevad formaadid
- Puudub ühtne semantiline mudel: sama mõiste tähendab eri osakondades eri asju
- IT-meeskonnal puudub aeg AI-projektideks vajalike andmepipelite ehitamiseks
Kuidas Sparkle aitab
- Andmeplatvormi hindamine: kaardistame olemasolevad andmeallikad ja kvaliteediprobleemid
- Microsoft Fabric Lakehouse’i seadistamine — ühtne platvorm kõigile andmetele
- Andmekvaliteedi tööriistad ja automaatsed kontrollid tootmiskeskkonnaks
- AI-valmis semantiline mudel Power BI-s, millel saab kohe kasutada Copilot’it
Seotud lahendus
Räägime lahendusest
Kas tunnete seda väljakutset oma ettevõttes?
Planeerige 30-minutiline kõne — analüüsime olukorda ja pakume konkreetset esimest sammu.