可操作的端到端企业AI成为主流
世界处于AI时代，我们正在迅速迈向智能时代。全球各地的组织已经意识到了AI承载的潜力，以及如何利用这种潜力可以帮助他们获得最佳的结果。
我们看到全球范围内投资于AI的投资公司数量大量增加。在这方面，AI被称为改变游戏规则的公司，因为公司希望通过使用AI机制来改善资源管理和情报提取。
企业希望实施AI以提高其与周围其他企业的竞争优势，并改善现有的商业模式。
这种用于实现AI的技术可以很好地用于小型项目和小型工作，但是在管理端到端企业级AI时，它的真实性和可实现性如何？端到端企业级AI完全是一种完全不同的球类游戏，需要不同的策略，不同的目标和不同的目标。
Ronald Van Loon成为  SAP  合作伙伴已有一段时间了，他拥有对SAP组织的所有信息的独家访问权和数据管理解决方案的发布。他还可以访问他们的研究工作以及他们为将来不断努力的见解。
在过去的几年中，Ronald Van Loon与SAP合作，发现了成为专注于AI的智能公司所需的许多细节。成为遵循端到端管理的AI企业并不是一件容易的事，但是SAP对此一无所知。路上有许多挑战，但是通过实施正确的方法可以轻松克服这些挑战。
挑战性
正如上面提到的，成为一个数据公司，终端到终端的数据管理并不是一件容易的工作要做。途中将遇到许多挑战。这些挑战包括：
如何缩放
从POC扩展到部署的增长可能是一个难题，如果您已设置为具有单独的ETL流程的AI“仓库”。在端到端企业平台上构建POC可以提供在成功结束POC之后直接扩展部署的功能。
数据质量挑战
您从数据中生成的所有见解将仅与您放入系统中的数据一样好。如果您输入到系统的数据质量不理想，那么来自AI端到端系统的洞察力将无用。
数据的质量与您用于提取数据的来源直接相关。如果您不能信任用于提取数据的源，那么数据质量将受到影响并下降。
解决这个难题的最好方法是拥有一支值得信赖的数据管理团队，以便对数据的流入进行合理管理。
数据治理与安全
一旦确定了数据的质量，就需要对其进行管理并确保始终保持其安全性。数据治理对于保持数据的可访问性并使其易于在系统中实施非常重要。通过管理数据，您将确保遵循所有流程。
此外，维护数据安全性也可能是一个挑战，因为任何违规行为都可能使您陷入法律错误的一面，并导致代价高昂的后果。您不希望仅仅因为不遵守数据的安全性要求而付出沉重的法律费用。
保持混合性
最后，保持数据的混合性质本身就是一个挑战。在端到端企业数据管理系统中，您的数据将显示在云中以及您的房屋中。
这种混合设置的确为您带来了多个好处，这就是端到端管理的代名词，但是再次，您需要确保在所有情况下管理和数据治理都是一流的。
企业端到端AI管理流程
一旦了解了挑战，就可以了解用于端到端AI管理的流程。
连接和访问数据
整个过程的第一步是找到与您的需求相关的数据。您需要访问此数据并将其连接在一起，以便为您的需求做好准备。
相关数据对于您的流程是必不可少的，因为它将决定您能够从中提取结果的类型。
准备数据
一旦获得了与您的原因相关的数据，就需要准备这些数据以备将来使用。这是该过程的重要组成部分，因为在将数据输入到现有系统中之前，需要对其进行清理和准备。
您可以使用多个系统来清理和准备数据。请注意，消除数据中的任何重复迹象或质量差很重要。
建立和训练AI和ML模型
一旦准备好数据，就可以构建和训练 AI和ML模型。这两个模型都将负责从流程中提取相关结果，这就是为什么您需要确保它们以正确的方式构建的原因。
您可以在此处使用Jupyter Notebook之类的开源技术，因为它将增强工作人员之间的协调性。还必须训练模型，以便他们知道结果提取应遵循的过程。
部署AI和ML模型
一旦构建并训练了AI和ML模型，就该部署它们以提取结果了。您的AI和ML模型应该以适合使用的方式进行部署。不要着急部署过程；确保您首先彻底训练模型。
部署后，您可以通过这些模型开始数据流，并检查结果。
监控，分析和管理
部署后，您所需要做的就是监视，分析和管理您周围的数据流。监控结果，并对其进行分析以相应地管理您的系统。如果您密切关注企业中的模型和端到端AI系统，则将能够最大程度地从系统中获得结果。
市场发展
SAP 为所有企业数据提供了  坚实的基础，并确保您能够完美地从端到端AI管理流程中获得最大收益。SAP等服务提供商正在推动向AI和数据智能的新高度发展，这些服务提供商正在帮助组织实现出色的数据管理。
市场上的新发展意味着组织现在已经准备好跳入端到端企业AI数据管理系统。企业数据管理的未来就在这里，就像您想象的一样令人兴奋。

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