Sa mabilis na pag-unlad ng teknolohiya, maraming negosyo ang nagsusumikap na magkaroon ng epektibong estratehiya sa data at artipisyal na intelihensiya (AI) upang makalamang sa kompetisyon. Gayunpaman, ang pagpapatupad nito ay kadalasang puno ng hamon. Sa kabila ng dami ng datos, nananatiling problema ang hindi maayos na arkitektura ng datos—at dito pumapasok ang AI fabric bilang isang solusyon.
Ano ang AI Fabric?
Ang AI fabric ay isang makabagong anyo ng data fabric na pinagsasama ang mga benepisyo ng data warehouse, data lakes, at mga tradisyunal na sistemang pamamahala ng datos. Ngunit higit pa rito, pinapagsama ng AI fabric ang mga ito sa mga tool para sa AI development at operationalization. Mayroon itong semantic layer o natural language layer na nagbibigay ng mas malalim na konteksto sa datos ng isang organisasyon.
Sa pamamagitan ng semantic layer na ito, nagiging mas malinaw ang interpretasyon at paggamit ng datos—mas naiintindihan ito hindi lang ng AI models kundi pati na rin ng mga gumagamit, kahit hindi eksperto sa teknolohiya.
Paano Tinatransporma ng AI Fabric ang Pamamahala ng Datos?
Karaniwang problema sa AI implementation ay hindi kakulangan sa datos kundi kakulangan sa organisasyon ng mga ito. Dito makatutulong ang AI fabric: pinag-iisa ang datos at AI tools sa isang sentralisadong sistema. Ang resulta ay isang pinagkakatiwalaang pinanggagalingan ng impormasyon (single source of truth) na maaaring gamitin ng lahat sa organisasyon—mula sa mga analyst hanggang sa mga executive.
Papel ng Knowledge Graphs sa AI Fabric
Sa likod ng AI fabric ay ang knowledge graph technology—isang makapangyarihang sistema na nag-uugnay ng magkakahiwalay na datos, nagbibigay ng konteksto, at nagpapadali ng interpretasyon ng mga AI model. Tinutulungan nito ang AI na mas maunawaan ang kahulugan ng datos, maging mas matalino ang mga chatbot, automation, at iba pang AI-driven tools.
Ang mga knowledge graphs ay nagsisilbing pundasyon ng AI fabric, at sila rin ang susi sa pagbuo ng mga chatbot, dashboard, low-code/no-code interfaces, at iba pa.
Pagpapagana sa Buong Organisasyon
Ang magandang balita? Hindi mo kailangang sirain ang buong kasalukuyang sistema upang maipatupad ang AI fabric. Modular ito at idinisenyo upang makipagsabayan at makipagtulungan sa mga dati mo nang investment sa data infrastructure. Maaari itong ipatupad dahan-dahan, kadalasang nagsisimula sa isang departamento, hanggang sa unti-unting sumaklaw sa buong organisasyon.
Ito ay hindi “all-or-nothing” approach, kaya’t binabawasan nito ang abala at pinapadali ang integrasyon ng AI sa iba’t ibang bahagi ng negosyo—kahit iba-iba ang antas ng kaalaman ng mga gumagamit.
0 Mga Komento