Jak inteligentní pracovní postupy změní hromadění dat na transformaci

“Dobré” postupy správy dat dříve znamenaly „uchovávat pouze to, co potřebuji nyní“, ale tato mentalita je relikvií éry, kdy data byla drahá a nesnesitelná. V éře umělé inteligence (AI) dodržování této linie myšlení riskuje, že vás učiní zastaralým. Když organizace pohlížejí na data jako na živý, vyvíjející se aktivum, které je třeba kurátorsky ošetřit, propojit a neustále obohatit, stává se palivem, které mění to, co bylo dříve provozním vedlejším produktem, na hnací sílu jejich další vlny inovací poháněných umělou inteligencí.

Sázky nemohly být vyšší. Umělá inteligence již nachází okamžité, vysoce dopadové využití napříč odvětvími, od věd o životě a vlády po média a výrobu, a přináší měřitelné zisky, které zákazníci zaznamenávají (a investoři očekávají). Ale další vlna inovací umělých inteligencí bude vyžadovat něco ještě cennějšího: přesná, proprietární data, která odrážejí jedinečné zkušenosti a provoz vaší organizace. Ti, kteří tyto údaje využijí a vyladí je nyní, budou definovat konkurenční výhodu, za kterou bude každý jiný závodit.

Skryté náklady datové chaosu

Často jsou data uvězněna v silách — obvykle ad hoc uspořádání rozptýlená napříč nespojenými systémy, neprůhlednými cloudy a nespravovanými archivy, které se mění v průběhu času z dočasných řešení na status quo. Výsledek: zdvojené úsilí, přetížená síťová infrastruktura, skryté náklady a uvězněná hodnota.

Pokud vám to zní povědomě, je to proto, že každá organizace prožila něco podobného. Týmy spustí krátkodobé úložiště nebo cloud instance „jen aby dokončily práci“, pouze aby tyto síly zůstaly dlouho poté, co projekt skončil. Týmy, oddělení, dokonce celé společnosti se spojují — a najednou je chaos úložiště a datový rozptyl dělá práci IT správců, manažerů dat a výzkumníků umělých inteligencí nekonečně obtížnější (nežli zmínit trvalý odtok produktivity). Tyto problémy často skrývají na očích, dokud nezačnou ovlivňovat rozpočty, výkon a soulad.

Zde jsou některé z nejčastějších varovných signálů, že váš přístup k úložišti dat podkopá vaši schopnost postavit ideální pracovní postup:

• Myšlení „jedno velikost pro všechny“. Varujte se před jakýmkoli dodavatelem, který se snaží vnutit jediné řešení, které prý vyřeší každý problém. Nasazujte technologii uvážlivě tam, kde poskytuje přesné atributy, které potřebujete v každém kroku pracovního postupu nebo potrubí: Flash, objekt a pásku mají své silné stránky; uzamčení do jednoho dramaticky omezí vaši budoucí pružnost a výběr.
• Temné nebo nečinné cloudové repozitáře. Sirotčí cloudové koše nebo zapomenuté sdílení se nachází mimo váš pracovní postup a jsou neindexované, nespravované a neviditelné pro nástroje, které by je mohly učinit užitečnými.
• „Levné“ studené úložiště, které ve skutečnosti není. Archivní úrovně mohou vypadat ekonomicky, dokud nebudete potřebovat získat svá data zpět rychle a skončíte s neplánovanými poplatky za získání a výstup.
• Bottlneky výkonu v kritických bodech přístupu. Pomalý příjem nebo spolupráce kroky omezují samotné pracovní postupy, kde rychlý přístup pohání inovace, rozhodování a výnosy.
• Cloudová závislost. Uchovávání všeho v cloudu může zvyšovat náklady a izolovat data od místních a hraničních pracovních postupů, které potřebují výkon a kontrolu nejvíce. To nakonec klade ještě větší tlak na vaši odchozí síťovou infrastrukturu.

Každá z těchto pastí generuje provozní tření, které odsává čas, rozpočet a pružnost — přesně to, co organizace poháněné umělou inteligencí potřebují. Ale největší pastí ze všech je zacházet s daty jako se statickým zdrojem. Aby jste byli skutečně připraveni využít nové pracovní postupy a rozhodování poháněné umělou inteligencí a daty, vaše data potřebují protékat agilním, adaptivním pracovním postupem, který urychluje okamžitou utilizaci, poté obohacuje data v průběhu času a promění měřítko na strategickou výhodu.

Převod statických dat na živou inteligenci

Rozhovor o úložišti kolem AI se většinou soustředil na malé příklady školení dnešních modelů AI, s dnešním porozuměním toho, co je „ve“ vašich datech. Ale vývoj systému neustálého obohacování dat může být mnohem více. Každýkrát, když jsou data přístupná, vytvářejí příležitost obohatit tato data prostřednictvím lidského vstupu, systémové analýzy a AI poháněného značení, klasifikace a objevování.

Poté, každá chvíle, kdy trénujete své modely AI, vaše algoritmy se zlepšují. Každá iterace zpřísňuje přesnost modelu, rafinuje jeho předpovědi a odhaluje nové vztahy mezi zdánlivě nesouvisejícím zdrojem. Vaše data se stávají motorem nepřetržitého učení, ne okamžitého snímku. Když „živá data“, technologie AI a lidská odbornost fungují společně, organizace přestanou reagovat na změnu a začnou ji předpovídat.

Nicméně, odemknutí tohoto druhu živé inteligence vyžaduje stejně dynamický základ. Potřebujete výkon na příjem, abyste zachytili data ve své freshest, GPU poháněné školení a inferenci, abyste je proměnili v přehled, a masivní, ekonomické úložiště, aby je uchovávali — připravené pro další cyklus obohacování.

Tato rovnováha rychlosti a měřítka je tím, co dělá koncový pracovní postup nepostradatelným. Úložiště Flash pohání spolupráci v reálném čase a vývoj modelu. Úložiště objektů dodává vyhledatelné, trvanlivé měřítko. Páska prodlužuje toto měřítko na petabyty a dále, uchovává desetiletí cenných informací za zlomek nákladů. Společně tvoří bezproblémový potrubí — data vstupují rychle, stávají se chytřejšími a zůstávají připravená učit další model.

Co propojený pracovní postup odemknutí

S propojeným pracovním postupem se stejné výzvy, které vás dříve zpomalovaly, stanou zdrojem výhod:

• Volnost výběru. Nasazení nejlepší směsi flash, objektu a pásky zajišťuje maximální výkon a nejnižší náklady na měřítku. Každá technologie přispívá svými silnými stránkami bez uzamčení.
• Neustálé obohacování. Každýkrát, když jsou data přístupná, použita nebo analyzována, přidávají se nové kontexty a metadata. V průběhu času se vaše informační základna stává chytřejší, bohatší a užitečnější.
• Pružnost na jakémkoli měřítku. Systém, který usnadňuje přidání kapacity, zvýšení výkonu nebo prodloužení dosahu bez přerušení nebo překvapivých nákladů.
• Okamžité přehledy kdekoli. Data zůstávají blízko lidem a systémům, které je potřebují; ať už je to v cloudu, na místě nebo na hranici. To znamená, že rozhodnutí mohou nastat v reálném čase.
• Ekonomika, která funguje. Výkon a kapacita se shodují s úkolem, drží výdaje v souladu s skutečnými obchodními potřebami.
• Zabezpečení prostřednictvím viditelnosti. Jednotné pracovní postupy drží data stoprocentně sledovatelná, auditable a souladná, snižují riziko úniků, ztrát nebo opuštění.
• Základ pro AI. Data, která se pohybují, učí a zlepšují v rámci integrovaného systému, se stávají skutečnou konkurenční výhodou — tou, kterou vaši rivalové nemohou snadno duplikovat nebo dohnat.

Od břemene k průlomu

Pravda je, že efektivní pracovní postupy a živá data nejsou samostatné myšlenky — jsou neslučitelné. Dobře navržený, vysoce výkonný pracovní postup poskytuje vašim datům strukturu, kontext a cirkulaci, kterou potřebují, aby pokračovaly v evoluci. A živá data, naopak, dávají vašemu pracovnímu postupu účel — neustále obohacují modely, nástroje a přehledy, které definují inteligenci vaší organizace. Jedno pohání druhé.

Pasti datové chaosu — sila, ztracené repozitáře, nekontrolovatelné náklady — nejsou nevyhnutelné. Jsou známkami systémů postavených pro minulost. Budoucnost patří organizacím, které pohlížejí na data jako na dynamický aktivum a budují pracovní postupy, které jim umožňují volně proudit, neustále se učit a růst v hodnotě v průběhu času.

Nyní je okamžik, kdy byste měli vyhodnotit svou vlastní základnu. Jak dobře proudí vaše data? Jak jsou připravena krmit vaši další generaci nástrojů AI a porozumění vašemu obchodnímu doméně? Ti, kteří jednat nyní — kteří sladí inteligentní správu dat s agilními, propojenými pracovními postupy — budou připraveni ne jen přežít další vlnu inovací AI, ale vést ji. Zlatý věk dat přichází. Otázka je, zda bude vaše organizace připravena v něm prosperovat.