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你在工作中看过机器人吸尘器吗？它一开始很有趣，当你看到它错过了你想要它清洗的一块污垢时，它变得越来越恼人。人工智能的前景是一样的。它可以使日常工作自动化，并带来显著的实际价值；但如果你不小心，你可能会花大部分时间反复撞到同一面墙上，或者在第20次被困在乱七八糟的电缆中。不幸的是，有证据表明，企业花在纠结上的时间比从人工智能中获取价值还多：
- 84%的客户关心用于提供算法的数据质量。
- 86%的企业声称他们没有充分利用数据。
- 74%的受访者表示，他们的数据环境非常复杂，限制了灵活性。
和机器人吸尘器一样，要想取得好的效果，关键是要先整理一下。人工智能利用复杂的数学和先进的计算能力来传递结果，但驱动所有花哨的数学和昂贵的硬件的是数据。数据是人工智能的生命线，如果不能很好地掌握数据的管理，人工智能将无法产生积极的效果。
公司已经从传统的内部部署模式，将数据存储在业务应用程序（如ERP）下的受管数据库中，转变为应用程序同时位于云中和内部部署的模式。数据现在来自结构不太合理的来源（如社交媒体、博客、传感器）。其结果是数据的前景越来越复杂。这种复杂性伴随着大量的新工具来帮助管理所有新的数据类型、格式和位置。
管理大量新数据为人工智能提供动力
随着公司试图跟上这股新数据的洪流，数据湖作为所有数据的单一存储区供以后使用的想法变得流行起来，从而产生了更多的工具和技术。很快，企业IT系统的高度管理的数据与全面但往往不受控制的大规模数据池和来自博客、系统日志、传感器、物联网设备等的数据流之间出现了断裂。但人工智能需要连接到所有这些数据，以及图像、视频、音频和文本数据源。仅仅想管理所有这些连接就需要多个断开和碎片化的工具。直到现在。
在整个企业范围内扩展人工智能的全面新云解决方案通过管理以下三个关键事项来实现
- 你需要的数据，不管它在哪里或是什么样的数据
- 使用数据科学团队希望使用的工具和框架设计机器学习算法
- 使用云容器部署机器学习，以便能够快速部署、管理和自动化大规模人工智能的端到端生命周期
人工智能是一种团队合作，需要以下各方之间的协调与合作：
- 了解组织及其客户需求的业务用户
- 了解数据位置和结构的数据工程师
- 了解如何从数据中获取价值的数据科学团队
- 支持他们的IT和DevOps团队
你的人工智能团队的每个成员都应该能够合作工作，以获得最大的生产力和速度，并由软件提供支持。该软件内置了治理、元数据管理和机器学习透明度的工具，这样你就能够确保团队成员努力工作的结果能够被解释、理解和信任
创建人工智能装配线
正如第二次工业革命是由实体制造的装配线推动的一样，第四次工业革命将由人工智能装配线推动：人工智能的创造能力将被分解为由业务流程组合在一起并在规模上实现自动化的专门部分。通过这种方式，组织可以从其数据资产中获取最大价值，并向其消费者和客户提供最佳体验。
