Dell связала проблемы масштабирования ИИ с качеством корпоративных данных

Dell Technologies считает качество данных одной из главных причин, почему ИИ-проекты так и не переходят из пилотной стадии в полноценное промышленное использование. Как пишет ITPro, в отчете MIT за 2025 год говорится, что 95% пилотных ИИ-проектов заканчиваются неудачей. Исследование McKinsey при этом показывает: масштабировать ИИ на уровне всей организации смогли только 7% компаний.

McKinsey связывает это в том числе с недостаточной «AI readiness». Компании нередко начинают внедрение ИИ без предварительной подготовки данных, а вопросам безопасности и управления уделяют слишком мало внимания. В Dell отдельно подчеркивают зависимость современных ИИ-систем от неструктурированных данных: видео, текста, изображений и поведенческих сигналов. Forrester описывает такие данные как «messy stuff».

В качестве решения компания предлагает Dell AI Data Platform, предназначенную для консолидации ИТ-среды и подготовки данных для работы с ИИ. В платформу входят инструменты для обработки, управления и защиты данных, включая Dell Data Processing Engine на базе Apache Spark. По словам Dell, система преобразует данные в колонковый формат Parquet, чтобы оптимизировать хранение и производительность запросов.

Dell также перечислила типовые проблемы качества данных, которые стоит устранять на раннем этапе. Среди них дублирующиеся наборы данных, пропущенные значения, синтаксические ошибки, нерелевантные данные и различные несоответствия. В eBook, опубликованной совместно с Nvidia, компания советует ИТ-руководителям начинать ИИ-проекты с аудита качества и доступности данных.