[ad_1]
Tác động biến đổi của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với các ngành công nghiệp trên toàn thế giới là không thể phủ nhận. Từ việc nâng cao năng suất và hiệu quả đến cách mạng hóa trải nghiệm của khách hàng, AI đã nhanh chóng trở thành nền tảng của các chiến lược kinh doanh hiện đại. Tuy nhiên, sự phát triển chưa từng có của công nghệ AI đã kéo theo sự gia tăng tương ứng về khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu, đặt ra những thách thức đáng kể cho cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu. Khi các công cụ AI tiếp tục phát triển, các yêu cầu lưu trữ dữ liệu cũng như quy trình AI sẽ tiếp tục thay đổi. Để tận dụng AI, các tổ chức phải có cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu hỗ trợ phù hợp để hỗ trợ các sáng kiến AI và khai thác giá trị cao nhất trong dữ liệu của họ ở hiện tại và trong tương lai.
AI cần gì
Để AI hoạt động hiệu quả, cần phải đào tạo và học hỏi một lượng lớn dữ liệu. Dữ liệu được lưu trữ trên toàn thế giới dự kiến sẽ vượt quá 180 zettabyte vào năm tới và trong một cuộc khảo sát, 80% số người được hỏi cho biết họ đã lưu trữ từ 51 terabyte đến 3 petabyte. Cho dù dữ liệu đó được sử dụng để đào tạo các mô hình học máy, phân tích tương tác thời gian thực hay hỗ trợ các thuật toán dự đoán, AI đều dựa vào quyền truy cập vào các bộ dữ liệu đa dạng và phong phú. Khi các tổ chức cố gắng khai thác toàn bộ tiềm năng của AI, họ không có lựa chọn nào khác ngoài việc phải đối mặt với nhiệm vụ khó khăn là lưu trữ, quản lý và truy cập vào kho dữ liệu ngày càng mở rộng này. Từ cơ sở dữ liệu có cấu trúc đến văn bản, hình ảnh và dữ liệu cảm biến không có cấu trúc, cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu phải đáp ứng và mang lại hiệu suất cao đồng thời đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu suất, tất cả đều ở mức chi phí hợp lý.
Vòng đời của dữ liệu AI còn mở rộng ra ngoài việc tạo và lưu trữ ban đầu. Khi các mô hình AI phát triển và thích ứng, chúng sẽ tạo ra dữ liệu bổ sung thông qua đào tạo liên tục, vòng phản hồi và cải tiến lặp đi lặp lại. Việc tạo dữ liệu liên tục này đặt ra một thách thức đặc biệt cho các hệ thống lưu trữ vì chúng phải chứa dữ liệu mới một cách liền mạch và liên tục trong khi vẫn duy trì khả năng truy cập và tính toàn vẹn đối với tất cả dữ liệu để phân tích và tái sử dụng. Nếu không có giải pháp cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu có khả năng xử lý sự di chuyển dữ liệu năng động này trong suốt vòng đời, các tổ chức có nguy cơ bị tắc nghẽn, không nhất quán và bỏ lỡ cơ hội hiểu biết sâu sắc.
Những thách thức về lưu trữ
Việc quản lý dữ liệu trong phạm vi liên tục của AI vốn đã phức tạp, đòi hỏi các tổ chức phải vượt qua vô số thách thức về mặt kỹ thuật và hậu cần. Các giải pháp cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc theo kịp tính chất năng động của quy trình AI. Việc định cấu hình và tối ưu hóa hệ thống cơ sở hạ tầng dữ liệu cho các ứng dụng AI có thể tốn nhiều thời gian và tài nguyên, đòi hỏi chuyên môn chuyên môn và giám sát liên tục.
Hơn nữa, các yêu cầu về khả năng mở rộng và hiệu suất của khối lượng công việc AI càng làm tăng thêm thách thức khi các tổ chức phải vật lộn với việc cân bằng giữa hiệu quả chi phí và tối ưu hóa hiệu suất. Cuộc khảo sát tương tự cho thấy gần một nửa số người được hỏi đã xóa dữ liệu mà lẽ ra họ nên giữ lại cho AI—vì họ không có hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. Các tổ chức phải có cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu không chỉ mang lại hiệu suất cao mà còn có khả năng lưu trữ tất cả dữ liệu duy nhất của họ trong thời gian dài. Bằng cách giữ lại dữ liệu độc đáo của riêng mình, các tổ chức có thể xây dựng các mô hình AI khác biệt so với đối thủ cạnh tranh.
Giải pháp? Đơn giản.
Để đáp ứng sự phức tạp của việc quản lý dữ liệu AI, người ta ngày càng chú trọng đến sự đơn giản và thông minh trong thiết kế quản lý dữ liệu. Bằng cách quản lý dữ liệu một cách thông minh và đơn giản trong suốt vòng đời AI, một giải pháp đơn giản sẽ trao quyền cho các tổ chức khai thác giá trị tối đa từ tài sản dữ liệu của họ đồng thời giảm thiểu độ phức tạp, chi phí và chi phí vận hành. Từ việc nhập và xử lý trước dữ liệu đến đào tạo mô hình, vòng suy luận và phản hồi, một giải pháp đơn giản mang đến khả năng tích hợp và điều phối liền mạch các quy trình do AI điều khiển.
Các giải pháp quản lý dữ liệu hiện đại cũng cần ưu tiên tính linh hoạt và khả năng mở rộng, cho phép các tổ chức thích ứng với nhu cầu AI ngày càng phát triển. Chiến lược đám mây lai, thay vì tuân thủ nghiêm ngặt một loại lưu trữ, mang lại khả năng mở rộng và cho phép các tổ chức mở rộng dung lượng lưu trữ một cách liền mạch khi cần, trong khi vẫn nhận được những lợi ích của dịch vụ lưu trữ tại chỗ. Các kiến trúc lai này cung cấp cho các tổ chức sự linh hoạt để tận dụng các tài nguyên di chuyển dữ liệu biên, lõi, đám mây và dữ liệu, trong khi vẫn duy trì khả năng xây dựng đám mây riêng để tối ưu hóa hiệu suất, chi phí và bảo vệ trước sự gia tăng ngày càng tăng. chủ quyền dữ liệu cân nhắc.
Giải pháp quản lý dữ liệu cho ngày mai
Sự phát triển của AI đã mở ra một kỷ nguyên mới về đổi mới dựa trên dữ liệu, cách mạng hóa các ngành công nghiệp và định hình lại cách các tổ chức cạnh tranh và kinh doanh. Tuy nhiên, sự thành công của AI phụ thuộc vào việc có cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu linh hoạt và có thể mở rộng, có khả năng hỗ trợ các yêu cầu đa dạng và năng động của quy trình AI. Bằng cách tận dụng sự đơn giản và linh hoạt trong thiết kế lưu trữ, các tổ chức có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AI, thúc đẩy đổi mới và đạt được lợi thế cạnh tranh trong một thế giới ngày càng được định hướng bởi AI. Bằng cách chủ động đầu tư vào giải pháp hiện đại, các tổ chức có thể đảm bảo cơ sở hạ tầng của mình trong tương lai và định vị mình để đạt được thành công trong thế giới ngày mai được hỗ trợ bởi AI.
Giới thiệu về tác giả
Jordan Winkelman có hơn 25 năm kinh nghiệm trong nhiều vai trò kỹ thuật, hỗ trợ một số đại lý quảng cáo, tiếp thị bán lẻ và xây dựng thương hiệu lớn nhất toàn cầu với các giải pháp doanh nghiệp về quản lý dữ liệu, phần mềm, mạng và cơ sở hạ tầng nền tảng. BẰNG lượng tửCTO hiện trường của Jordan, Jordan làm việc trực tiếp với khách hàng và nhóm hiện trường để cung cấp cơ sở hạ tầng lưu trữ có thể mở rộng và các giải pháp quản lý dữ liệu tiên tiến cho một số thách thức khó chịu nhất của ngành.
Đăng ký miễn phí InsideBIGDATA bản tin.
Tham gia với chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia với chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link