AIを活用したエンタープライズデータ管理には、高品質でビジネスに関連のあるデータが必要
AI 機能の導入は競争力を維持するためのビジネス上の優先事項となっていますが、AI イニシアチブの効果はそれを支えるデータによってのみ決まります。
データを第一に考え、AIの価値を高める
,warSyniti のデータファースト アプローチにより、企業はデータを戦略的資産に変え、価値の高い AI 成果を継続的に生み出すことができます。
AIとデータ品質：さらなる進化を期待すべき理由
AI とデータ品質により強力なフィードバック ループが作成され、信頼できる分析情報の取得、リスクの軽減、企業全体の変革が可能になります。
信頼できるデータは、AIの成果をより強力にするための原動力となりますが、AIの真価は、その基盤となるデータによって決まります。質の低いデータは、最先端のモデルでさえも機能不全に陥らせる可能性があります。Synitiの最新レポートでは、AIを活用してデータ品質を向上させ、よりスマートな意思決定、迅速な変革、そして永続的なビジネス価値を促進する方法について解説しています。
主な利点
よりスマートな企業を活用
よりスマートなエンタープライズデータ管理を活用して高品質なデータ基盤を構築
積極的に評価し、浄化し、 最適化します, 適切なサイズ AIイニシアチブを開始する前にデータを確認し、 品質データ より信頼性の高い出力のための入力。
データ品質の評価と改善
クラウドネイティブ シニティ ナレッジプラットフォーム（SKP）の統合データ品質および調和機能により、サイズや関連性など、データの全体像を把握できます。 識別する ビジネスの視点から見たデータ品質のギャップ。
ビジネス成果を優先する
Synitiのデータファーストアプローチは、データ変換プロジェクトを組織の戦略と整合させます。 目的データ品質基準を測定可能な成果に結び付け、AI イノベーションをより迅速かつ効率的に活用します。
データ品質を継続的に管理
継続的なガバナンスがなければ、データはすぐに矛盾したり、 間違っているこれにより、偏った AI 出力や誤解を招くような洞察につながります。SKP の統合監視機能により、組織は長期にわたってクリーンなデータ基盤を維持できます。
SAP Business AIを導入する
レバレッジ シニティの ディープSAP 専門知識 連続用 データイノベーションSKP は現在および将来の SAP Business AI 機能の基盤であり、SAP データをビジネス イノベーションと分析的洞察の強力な触媒に変えます。
SAPとのパートナーシップについて詳しく見るAI準備ギャップへの対処
Global 2000企業のリーダーたちは、AIの能力をより効果的に活用するための強固なデータ基盤の構築が最優先事項であると述べています。しかしながら、経営幹部の3分の1は、自社のデータの半分以下しか利用できないと考えていることが分かり、AI導入への準備における重大なギャップが浮き彫りになっています。
一般的なデータ品質の問題に対処して、AI モデルが現在のビジネスの実態を反映し、信頼できる結果を生み出すようにします。企業の AI イニシアチブに取り組む際に価値実現までの時間を短縮するための、HFS Research と Syniti の提携による最新の洞察をご覧ください。
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Syniti の専門家と専用のエンタープライズ データ管理プラットフォームを活用して、組織が AI の可能性を最大限に活用できるように準備しましょう。