Paperback. Your AI investments are failing - and it is not the technology's fault.Boardrooms worldwide are chasing the AI revolution. Billions invested. Brilliant teams hired. Cutting-edge platforms deployed. Yet intelligent systems still deliver unreliable recommendations, opaque decisions, and outcomes you cannot explain to regulators, customers, or shareholders. The problem is not your algorithms. It is your data. Most AI initiatives collapse under the weight of fragmented information, inconsistent business definitions, and data that has lost its meaning somewhere between the boardroom and the database. Without structured, traceable, business-aligned data foundations, AI systems become amplifiers of confusion rather than engines of insight. AI-Ready Data starts where technical books end: with business meaning, not code. Written for executives, enterprise architects, business architects, data analysts, and enterprise leaders who need AI to actually work, this master class book provides a disciplined framework for building data foundations worthy of the decisions they will inform. Business leaders will discover: Why data quality determines AI success more than any algorithmHow to translate business language into structures machines can trustThe four types of training data and their hidden risks to your organizationHow to avoid "everything AI" dangers: hallucinations, bias, intellectual property (IP) theft, and compliance violationsA proven methodology for aligning business stakeholders with data teamsThe Data Distribution Center(TM) concept for purifying organizational knowledgeReal metrics for measuring AI readiness before writing a single line of codeNo programming required. No technical jargon. Just practical frameworks and methodologies proven across healthcare, finance, hospitality, manufacturing, education, retail, and government sectors. This is not an academic treatise - it is a professional manual with exercises, templates, and case studies you can apply immediately. Every method has been refined with organizations confronting the same challenge: making AI accountable, explainable, and genuinely valuable. For business executives demanding ROI from AI investments, this book ensures your strategy rests on solid ground. For enterprise architects and business architects translating vision into reality, it provides the language to unite business and IT. For anyone accountable for AI outcomes, it offers the discipline to provide solutions you can actually trust. The AI revolution rewards those who master their data foundation. This master class book ensures you're ready. About the Author: Samuel B. Holcman brings decades of enterprise architecture and business architecture practice to organizations seeking clarity in the AI age. As architect of the EACOE and BACOE frameworks, he has guided Fortune 500 companies through digital transformation by putting business meaning at the center of technical execution. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

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Dati bibliografici

Titolo: AI-Ready Data (Paperback)
Editore: Independently Published
Data di pubblicazione: 2026
Lingua: Inglese
ISBN 13: 9798171260231
Rilegatura: Paperback
Condizione: new

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Riassunto

Your AI investments are failing - and it is not the technology's fault.

Boardrooms worldwide are chasing the AI revolution. Billions invested. Brilliant teams hired. Cutting-edge platforms deployed. Yet intelligent systems still deliver unreliable recommendations, opaque decisions, and outcomes you cannot explain to regulators, customers, or shareholders.

The problem is not your algorithms. It is your data.

Most AI initiatives collapse under the weight of fragmented information, inconsistent business definitions, and data that has lost its meaning somewhere between the boardroom and the database. Without structured, traceable, business-aligned data foundations, AI systems become amplifiers of confusion rather than engines of insight.

AI-Ready Data starts where technical books end: with business meaning, not code. Written for executives, enterprise architects, business architects, data analysts, and enterprise leaders who need AI to actually work, this master class book provides a disciplined framework for building data foundations worthy of the decisions they will inform.

Business leaders will discover:

Why data quality determines AI success more than any algorithm
How to translate business language into structures machines can trust
The four types of training data and their hidden risks to your organization
How to avoid "everything AI" dangers: hallucinations, bias, intellectual property (IP) theft, and compliance violations
A proven methodology for aligning business stakeholders with data teams
The Data Distribution Center™ concept for purifying organizational knowledge
Real metrics for measuring AI readiness before writing a single line of code

No programming required. No technical jargon. Just practical frameworks and methodologies proven across healthcare, finance, hospitality, manufacturing, education, retail, and government sectors.

This is not an academic treatise – it is a professional manual with exercises, templates, and case studies you can apply immediately. Every method has been refined with organizations confronting the same challenge: making AI accountable, explainable, and genuinely valuable.

For business executives demanding ROI from AI investments, this book ensures your strategy rests on solid ground.

For enterprise architects and business architects translating vision into reality, it provides the language to unite business and IT.

For anyone accountable for AI outcomes, it offers the discipline to provide solutions you can actually trust.

The AI revolution rewards those who master their data foundation. This master class book ensures you're ready.

About the Author:
Samuel B. Holcman brings decades of enterprise architecture and business architecture practice to organizations seeking clarity in the AI age. As architect of the EACOE and BACOE frameworks, he has guided Fortune 500 companies through digital transformation by putting business meaning at the center of technical execution.

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