Desde o ano 2000, 52% das empresas que integravam a Fortune 500 desapareceram, ou foram adquiridas, ou sucumbiram à concorrência, ou declararam falência. Neste mercado hiper-competitivo, temos vencedores e vencidos todos os dias. E enquanto a Inteligência Artificial (IA) pode ser a válvula de escape para estas pressões, para muitas empresas criar um plano de IA continua a ser desafiante.



No mais recente estudo da IDC, sobre a adoção de soluções Cloud e de IA (Cloud Repatriation Accelerates in a Multicloud World), mais de 80% dos entrevistados garantiram que estão a planear, durante o próximo ano, transferir os seus dados e cargas de trabalho de ambientes de cloud pública para clouds privadas ou para ambientes on-premises, uma vez que recorrer somente à cloud pública revelou-se insuficiente. De facto:

- As empresas vêm acumulando dados a um ritmo acelerado desde há anos, mas ainda não estão capacitadas para armazenar, gerir e controlar o acesso a essa informação;
- A pressão para inovar cresce exponencialmente a cada dia que passa. Algumas empresas estão a criar centros de data science, mas nem sempre adotam o modelo certo para o sucesso organizacional;
- A escalabilidade de negócio requer conhecimentos e tecnologia de plataforma, mas nem sempre se segue este caminho.  

As empresas estão num ponto crítico - devem ser capazes de encontrar e tirar o máximo partido dos conhecimentos que têm à sua disposição, e ao longo do tempo, se quiserem acompanhar esta escalada e o potencial da inteligência artificial.

Neste sentido, a IBM lançou recentemente a nova IBM Cloud Private for Data (ICP for Data) - uma plataforma de dados inovadora projetada para integrar data science, engenharia de dados e a possibilidade de criação de aplicações num ambiente que permite retirar insights válidos dos dados ocultos. Criado com base no IBM Cloud Private, o ICP for Data inclui um conjunto de meta-dados corporativos como peça central, juntamente com serviços de virtualização de dados, data warehousing, integração de dados, data science e machine learning, e ainda um dash-board incorporado.

Mais informações no Think Blog da IBM

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