인공지능을 마스터하고자 하는 기업에게 인공지능(AI)은 비용 절감, 경쟁 우위 획득, 미래 비즈니스 전장에서 확고한 입지를 확보할 것으로 기대됩니다. 그러나 AI 도입률이 계속 증가하는 반면, 투자 수준은 수익에 비례하지 않는 경우가 많습니다. 올바른 데이터 아키텍처를 포함하여 인공 지능의 성공에는 여러 가지 열쇠가 있습니다.
현재 AI 이니셔티브의 26%만이 조직에서 널리 생산되고 있습니다. 불행하게도 이는 많은 기업이 실제 ROI를 얻지 못한 채 AI 배포에 많은 시간을 소비한다는 것을 의미합니다.
동시에 모든 회사가 앞서 나가기 위해 기술 회사처럼 행동해야 하는 세상에서 기술 팀, 엔지니어링 및 IT 리더는 데이터를 활용하여 비즈니스 성장을 달성해야 한다는 압박이 커지고 있습니다. . 특히 클라우드 스토리지 지출이 증가함에 따라 기업은 효율성을 향상하고 더 비싼 데이터를 저장하는 ROI를 극대화하기를 원합니다. 하지만 안타깝게도 시간이 충분하지 않았습니다.
빠른 결과에 대한 요구를 충족하기 위해 매핑 데이터 아키텍처는 더 이상 명확한 목표 없이는 지속될 수 없습니다. 기술 리더는 AI를 주요 목표로 삼아 데이터 아키텍처를 구축해야 합니다.
그렇지 않으면 나중에 수정하기 위해 다시 작업하게 될 것입니다. 오늘날의 비즈니스에서 데이터 아키텍처는 명확한 결과를 향해 나아가야 하며, 그 결과에는 최종 사용자에게 명확한 이점을 제공하는 AI 애플리케이션이 포함되어야 합니다. 이는 미래의 성공을 위해 비즈니스를 준비하는 데 핵심입니다.
몇 가지 핵심 원칙은 ROI를 제공하는 AI 애플리케이션을 지원할 수 있는 데이터 아키텍처를 설계하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 구축하고 형식을 지정하고 구성할 때 다음 사항을 스스로 점검할 수 있는 지침으로 고려하세요.
데이터 아키텍처를 구축하고 개발할 때 항상 비즈니스 결과에 집중하는 것이 기본입니다. . 특히 회사의 단기 목표를 검토하고 이에 따라 데이터 전략을 조정하는 것이 좋습니다.
예를 들어, 연말까지 3천만 달러의 수익을 달성하는 것이 비즈니스 전략이라면 데이터를 활용하여 목표를 달성하는 방법을 알아보세요. 더 중요한 목표를 더 작은 목표로 나누고 그 목표를 향해 노력하세요.
명확한 목표를 설정하는 것이 중요하지만 최종 솔루션은 항상 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있을 만큼 민첩해야 합니다. 예를 들어 소규모 프로젝트가 다중 채널 프로젝트로 성장할 수 있으므로 구축 시 이를 고려해야 합니다. 고정된 모델링과 고정된 규칙은 더 많은 작업을 생성할 뿐입니다.
설계된 모든 아키텍처는 더 많은 데이터를 수용하고 이 데이터를 활용하여 회사의 최신 목표를 달성할 수 있어야 합니다. 가능한 한 자동화하십시오. 이를 통해 데이터 전략을 신속하고 반복적으로 활용하여 귀중한 비즈니스 영향을 미칠 수 있습니다.
예를 들어 월별 보고서를 제출해야 한다는 것을 알고 있다면 처음부터 프로세스를 자동화하세요. 이렇게 하면 첫 달에만 이 프로세스에 약간의 시간을 할애하게 됩니다. 그로 인한 영향은 계속해서 효과적이고 긍정적일 것입니다.
올바른 궤도를 유지하려면 데이터 아키텍처가 효과적으로 작동하는지 아는 것이 중요합니다. 데이터 아키텍처는 AI 운영을 지원하고 비즈니스의 모든 직원에게 사용 가능한 관련 데이터를 제공할 수 있을 때 작동합니다. 이러한 사항을 계속 주시하면 데이터 전략이 목적과 미래에 부합하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
기술이 계속 발전함에 따라 기업은 기술을 따라잡지 않으면 뒤쳐지게 될 것입니다. 이는 기술 리더가 팀과 계속 연결되어 토론을 위해 이사회에 새로운 혁신을 가져올 수 있음을 의미합니다.
위 내용은 성공적인 AI에는 올바른 데이터 아키텍처가 필요합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
