❓Как подготовить данные и инфраструктуру к ИИ

Компании накопили терабайты и петабайты информации, но она часто разрознена — в ERP, CRM, производственных системах и архивах.

❗️ИИ предъявляет высокие требования к качеству данных: они должны быть структурированными, точными и актуальными.

Перед внедрением важно:
✅ провести инвентаризацию источников;
✅ устранить ошибки и дубли;
✅ стандартизировать информацию;
✅ обеспечить контроль качества и Data Lineage.

Следующий шаг — модернизация ИТ-инфраструктуры, готовой к задачам ИИ.

Для работы с большими данными нужны согласованные вычислительные ресурсы, хранение, сеть и средства управления.

😀Машина искусственного интеллекта Скала^р объединяет их в единую платформу, обеспечивая:
☑️ предсказуемую производительность;
☑️ единое окно поддержки;
☑️ воспроизводимость результатов;
☑️ масштабирование без остановки сервисов;
☑️ защищенную инфраструктуру.

❓С чего начать?
Выбрать пилот с понятным бизнес-эффектом, подготовить данные и процессы, а затем масштабировать инфраструктуру по мере роста ИИ-задач.

Так информация становится основой для аналитики, автоматизации и новых ИИ-сервисов.

➡️ Подробнее — в материале экспертов Группы Rubytech.