解决企业领导者与 ML 和 AI 竞争的实时需求

让数据快速可操作给旧的数据管理秩序带来了艰巨的挑战。

Gartner 的三份新报告突出强调了企业构建融入 AI 和 ML 的创造价值的运营应用程序的紧迫性 - 或永远落后 .

UrgencyBuilder #1： Gartner 在其最新的 AI 商业价值预测中表示，AIaugmentation 将创造 2.9 万亿美元 2021 年的商业价值。仅仅一年。

UrgencyBuilder #2： Gartner 的 AI 和 ML DevelopmentStrategy 研究发现，领先的组织预计将大幅增加他们的 AI/ML 项目——从今年的平均 4 个增加到 2022 年的 35 个。

UrgencyBuilder #3： Gartner 在其“2019 年预测：数据与分析战略”报告中表示，“有效的数据管理比以往任何时候都更加重要。虽然一些公司已经控制了他们的数据并将其变成了确保市场主导地位的武器，但许多其他公司正在努力解决阻碍情报协调的问题：孤岛 。”

另见： 如何加快 AI 部署以更快实现 CI 收益

Gartner 的“领先组织”在争夺 2.9 万亿美元商业价值的竞争中处于领先地位，这些价值将来自人工智能、机器学习和万物互联计划，围绕决策支持、实时决策自动化和人工智能增强智能等。

什么阻碍了公司的发展？

孤立的数据并不是破坏构建 IoE 应用程序和部署 ML 和 AI 项目的唯一因素。不灵活的旧系统不适合处理与物联网相关的时间序列数据，并且实时 操作也可以混淆。

你的在哪里 在实现价值的竞赛中组织排名？ 你好吗 帮助铺平部署 AI 或 ML 项目和 IoE 应用程序的道路？如果您和许多公司一样，您的工作正面临几个关键挑战，从孤立的数据开始。

无法将来自不同来源的数据整合在一起并呈现整体视图是一些公司在考虑其万物互联 (IoE) 应用程序要求之前就努力跟上的主要驱动力。

多年来，他们致力于数代特定行业、功能狭窄的 SaaS 和企业云应用程序强加给他们的数据孤岛。但是现在他们正在达到隔离数据的分析限制，并发现他们无法对存在的数据进行整体分析或操作，也无法轻松地将其部署到新一代应用程序中。

让数据成为重心

为了取得成功，所有机器学习和人工智能的努力都必须以数据为基础。我们首先通过数据镜头查看每个流程自动化要求。它是我们所做的一切、我们自动化的每个流程以及我们启用的每个实时决策或行动的重心。

虽然我们首先针对传感器生成的时间序列数据进行了优化，但无论它是什么类型的数据、它来自什么来源、或者以什么数量或速度进行的，数据都是我们的根本原因。为与数据无关的应用程序构建数据自动化基础，可以在企业 SaaS 的破碎世界中实现打破孤岛的数据统一进程。

我们认为它是一个omnidata 方法——随着传感器网络的数据管理要求在企业的其他地方实现全数据优势，您将听到更多关于这种方法的信息。

流行的市场方法很少遵循这一法令。例如，与一家典型的物联网公司交谈，他们不会有关于他们如何带来人的好故事 进入方程。他们都是关于事情的。类似地，位置数据服务和劳动力管理提供商在跟踪人员和工人方面讲了一个很好的故事，但在集成事物方面几乎没有可信度 .

这是 IoE 在我们的通信中比 IoT 更多存在的原因之一。大多数企业运营问题都涉及到人和事。从数据的角度来看，orbias 没有区别。

OldData 管理订单已失效

数据操作化正在给旧的数据管理秩序带来巨大的新挑战。不管他们是否知道，企业正在进入一个“后数据库管理系统（DBMS）”的世界。他们发现将动态数据用例硬塞进死板的遗留 DBMS 基础设施变得越来越困难（如果不是不可能的话）。

软件应用程序的数据需求发生了巨大变化。 用户和机器都在使用实时数据分析和机器学习等技术创建更多数据来驱动业务逻辑。

传统上，应用程序的所有数据都存储在集中式或以办公室为中心的关系数据库中。但这不适用于实时操作和智能所依赖的传感器驱动的时间序列数据爆炸。

为了构建真正的数据驱动解决方案，工程和维护负担变得不可逆转地复杂。我们已经从少数几个子系统发展到几十个需要成本更高的大数据工程团队专业知识的子系统。

了解用例

简单地设想和理解 IoE、ML 和 AI 相关用例是阻碍公司发展的另一个主要挑战。

在 Gartner 的 AI/ML 开发调查中，大约 42% 的受访者将用例识别列为他们的第二大挑战（在缺乏技能之后）。我们一次又一次地看到这一点。

其他主要挑战包括可扩展性，以及无法处理时间序列数据或来自不同来源的大量高速数据的不灵活的遗留系统。

OneBackbone 统治所有

鉴于这些挑战，越来越多的公司正在尝试使用“单一主干”数据自动化基础来构建 IoE 应用程序。这需要一个开放、灵活的平台来构建实时、可扩展的数据自动化和 AI 解决方案，这些解决方案可以处理可扩展的数据摄取、规范化和丰富以及实时业务逻辑、数据存储和决策分析。

数据主干方法允许开发人员专注于在他们的解决方案中构建独特的业务和用户价值，而不是试图预测数据的所有用途以适应旧的、更严格的 DBMS 基础设施。

企业需要能够让他们以不同的数量和速度以任何类型或输入和输出组合的方式摄取传感器数据的系统。他们应该有能力在本地、云端、边缘或混合版本中部署这些功能。

这解决或避免了许多问题，从孤立的数据和有限的可扩展性到构建多个应用程序的挑战，而无需每次都重新发明数据基础。它将提供更快的价值实现途径。