人工智能与分析

在整个企业范围内扩展 AI，需要统一且治理完善的数据基础，以及能够在混合环境、边缘和云端提供 AI 规模性能的基础设施。此外，要扩展 AI，还需要强大的治理和主权控制，并配合低代码代理构建器和模型上下文协议，以弥补技能差距，帮助团队更快地从试验阶段迈向生产环境。

评估组织的 AI 就绪度，首先要评估数据质量和可访问性。其次，使用日立 AI Discovery Service 确定用例和投资回报率 (ROI)。第三，将基础设施、治理和技能作为一个集成系统进行整体评估。通过这些步骤，组织可以制定分阶段路线图，而不是直接进入部署阶段。

对于关键任务、高性能 AI 工作负载，日立 iQ M Series 是理想选择，其底层采用可信的 VSP One 作为统一数据层。

为 AI/ML 准备数据，首先要认识到分散在多个平台的数据是核心障碍。组织可以使用现代数据湖仓（如 EverFlex AI Data Hub）就地连接和分析这些数据，而无需进行物理迁移，然后将其构建在 VSP One 等高性能、治理完善的基础设施之上。组织还可以通过灵活的按实际使用量付费模式使用相关能力，避免项目尚未启动就因成本和复杂性而停滞。

要在业务运营中有效部署 AI，首先应通过正式的探索咨询进行评估和范围界定，以确定合适的数据管道和工作负载。随后，Hitachi iQ 提供快速、可扩展且经过成本优化的基础设施，并以 Hitachi iQ Studio 作为企业 AI 的控制平面，提供治理、运维和数据就绪能力，从而减少对稀缺技能的依赖，支持数据和 AI 治理，并通过代理编排有序地从试点推进至生产环境。