十次方
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人工智能和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。
实现IT自动化仍然是许多企业的主要目标。当CIO面对不断减少的人员和日益复杂的IT需求时，必须从服务台和故障排除需求中重新部署资源，以应对更多战略挑战。但要实现这一目标，企业必须接受人工智能，以解决大规模自动化大型企业所需的海量数据和决策挑战。
机器学习和AI是在数据中心内外提供安全和预测性分析的关键工具。这里的重点是预测性——通过能够随着时间的推移了解数据中心和网络运营并对其进行基准测试，人工智能服务器将能够在问题出现之前阻止问题出现，从而简化运营并减少网络中的计划外停机时间。
通过将AI与实时分析结合起来，企业可以拥有前所未有的用户体验。这些信息使IT工作者能够以前所未有的方式主动出击。它正在改变支持体验，摆脱现有的传统应对方式，倾向于通过数据、数据科学和人工智能的力量主动发出警报，以便他们甚至在最终用户知道有问题要报告之前就能很好地解决大多数问题。
人工智能提供了许多好处，所有这些都提高了准确性和效率，同时减少了个人的时间投资和成本。他们包括：
AI可以提高准确性并节省员工时间：通过减少收集数据和重复检查工作等任务所需的时间，AI可以节省员工时间并提高整体准确性，从而使企业能够做出更快，更明智的业务决策。
AI可以帮助企业节省资金：AI是一项长期投资：实施ai服务器在一开始可能会花费大量成本，但随着时间的流逝，效率的提高将使总体上更有利可图，这是非常值得初始投资的。
AI使企业能够在问题发生之前对其进行预测：AI赋予IT员工积极主动的力量：除了减少对人为错误的担忧之外，还可以实时对工作流进行自我纠正或优化，让员工高枕无忧，从而可以专注于更重要的任务。
企业可以通过多种方式采用浪潮服务器技术并将其应用到实时分析中。其中包括改进已建立的流程，如数据管理。其他的包括引入新的企业技术，如虚拟助手的激增。
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