Revolusi AI Adalah Revolusi Data: Mengapa Penyimpanan Lebih Penting dari Pernah

Akses mudah ke data dan kemampuan untuk menggunakannya dengan cara yang bermakna telah menjadi penting, tetapi di era AI, machine learning, dan analitik data, hal ini telah menjadi sangat penting. Pasar AI global, yang saat ini bernilai lebih dari $390 miliar, diperkirakan akan melebihi $826 miliar pada tahun 2030. Namun, pertumbuhan ini bergantung pada teknologi AI terus berkembang dan meningkatkan nilai yang dapat diterapkan. Mencapai hal ini memerlukan jumlah data yang sangat besar. Organisasi di seluruh dunia menyimpan sekitar 7,2 zettabytes (ZB) data pada tahun 2024, dan angka ini diperkirakan akan tumbuh menjadi 15,1 ZB pada tahun 2027. Pertumbuhan besar ini menekankan kebutuhan akan solusi penyimpanan yang dapat diandalkan, dapat diakses, dan dapat menangani permintaan data yang meningkat.

Ledakan aplikasi AI yang didorong di berbagai industri – dari keuangan dan kesehatan hingga manufaktur dan ritel – telah lebih lanjut mempercepat permintaan akan dataset yang luas dan siap. Sistem AI berkembang dengan data, menggunakan data untuk memperbaiki algoritma, meningkatkan model prediktif, dan mengoptimalkan otomatisasi. Menurut perusahaan terkemuka seperti IDC, semakin banyak data berkualitas tinggi yang dimiliki sebuah organisasi, semakin banyak organisasi dapat memperbaiki efektivitas hasil AI untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan meningkatkan efisiensi operasional. Namun, tantangan tidak hanya terletak pada pengumpulan dan pembuatan jumlah data yang besar, tetapi juga pada memastikan retensi jangka panjang dan aksesibilitas data. Tanpa solusi penyimpanan yang tepat, bisnis berisiko kehilangan informasi berharga yang dapat membentuk gelombang AI berikutnya.

Pentingnya Data untuk AI

Untuk AI terus berkembang dengan kecepatan saat ini, AI harus terus memperbaiki efisiensi dan akurasi. Satu-satunya cara untuk mencapai hal ini adalah dengan menyediakan model AI dengan data yang terus-menerus dan berkualitas tinggi untuk pelatihan. Dataset yang digunakan untuk melatih model bahasa besar (LLM) telah tumbuh dengan kecepatan yang luar biasa, tiga kali lipat setiap tahunnya sejak 2010. Misalnya, GPT-2 dilatih pada dataset yang berisi sekitar 3 miliar kata, sedangkan GPT-4, yang dirilis hanya empat tahun kemudian, dilatih pada sekitar 9,75 triliun kata.

Pertumbuhan pesat dataset pelatihan AI ini menyajikan tantangan yang signifikan: bagaimana menyimpan jumlah data yang besar dengan biaya yang efektif. Ketika sistem AI mengonsumsi jumlah data teks yang besar – termasuk buku, artikel, dan makalah penelitian – organisasi berisiko kehabisan material yang dihasilkan manusia dengan kualitas tinggi. Hal ini dapat memaksa pengembang AI untuk mengandalkan konten yang dihasilkan AI untuk pelatihan di masa depan, yang dapat menyebabkan masalah seperti akurasi yang berkurang, kreativitas yang berkurang, dan pengulangan yang meningkat. Untuk mengatasi risiko ini, organisasi harus memprioritaskan penyimpanan sebagian besar data yang dihasilkan, karena data tersebut dapat menjadi sumber daya yang berharga untuk melatih model AI di masa depan. Kebutuhan ini memacu permintaan akan solusi penyimpanan yang kuat, dapat diskalakan, dan jangka panjang.

Analitik Data sebagai Keunggulan Kompetitif: Tidak Ada AI Tanpa IA

Analitik AI telah menjadi fondasi strategi bisnis modern, menawarkan organisasi kemampuan untuk menemukan pola, memprediksi tren, dan membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih cerdas. Namun, sementara AI mendapatkan perhatian, mudah untuk mengabaikan fondasi yang tidak terlihat di balik semua ini: data. Lebih spesifik, infrastruktur yang membuat dekade data tersedia kapan dan di mana diperlukan – apa yang sekarang kita sebut sebagai Arsip Informasi (IA).

IA sebagai reservoir pengetahuan organisasi yang dalam, sering disimpan pada penyimpanan yang efisien biaya dan dapat diskalakan seperti pita. Ini adalah tempat di mana volume data terstruktur dan tidak terstruktur yang besar disimpan – tidak hanya untuk kepatuhan, tetapi untuk memicu inovasi potensial yang mengarah pada keunggulan kompetitif. Ketika saatnya tiba untuk melatih model AI, dataset besar sementara ditarik dari arsip ini ke sistem kinerja tinggi. Setelah pelatihan selesai, data kembali ke IA untuk penyimpanan jangka panjang. Siklus akses dan pelestarian ini membuat pengembangan AI terus-menerus memungkinkan.

Kemampuan organisasi untuk membuat keputusan yang berdampak tinggi dan didorong oleh data tidak hanya bergantung pada alat AI terbaru. Ini bergantung pada apakah Anda dapat mengakses dan menyimpan informasi yang tepat – seiring waktu, skala, dan tanpa mengorbankan efisiensi biaya. Jika dilakukan dengan baik, analitik data dapat mempersonalisasi pengalaman pelanggan, mempermudah operasi, dan berputar dengan cepat dalam menanggapi perubahan pasar. Namun, semua itu bergantung pada strategi data jangka panjang yang memandang pengumpulan informasi tidak sebagai masalah penyimpanan, tetapi sebagai aset strategis. Masa depan milik organisasi yang memperlakukan data historis mereka sebagai sumber daya yang hidup – satu yang terus tumbuh dalam nilai dengan setiap wawasan yang didorong AI.

 Peluang Baru untuk Teknologi yang Terbukti

Lonjakan aplikasi AI yang didorong oleh data memperkenalkan permintaan baru untuk solusi penyimpanan. Organisasi memerlukan sistem yang memungkinkan penyimpanan jangka panjang dataset yang besar sambil memastikan aksesibilitas, keberlanjutan, dan keamanan. Selain itu, dengan serangan siber yang meningkat – biaya kejahatan siber global diperkirakan akan mencapai $10,5 triliun per tahun pada tahun 2025 – keamanan data telah menjadi pertimbangan kritis untuk setiap solusi penyimpanan. Banyak perusahaan mungkin secara naluriah mencari teknologi penyimpanan canggih yang baru dikembangkan untuk memenuhi persyaratan ini. Karena kebutuhan akan penyimpanan yang dapat diandalkan sekarang, organisasi harus mempertimbangkan teknologi yang sudah ada yang telah terbukti dapat diandalkan: penyimpanan pita.

Selama beberapa dekade, banyak organisasi mapan telah mengandalkan penyimpanan pita, bahkan ketika perusahaan cloud-native yang lebih baru mengabaikannya. Namun, kebangkitan kembali AI, machine learning, dan analitik data lanjutan telah menyediakan kasus penggunaan baru untuk teknologi yang terbukti ini. Penyimpanan pita menawarkan kombinasi yang kuat dari skalabilitas, fleksibilitas, efisiensi biaya, dan keamanan, membuatnya menjadi solusi ideal untuk mengelola beban kerja AI dan ML yang besar. Tidak seperti banyak solusi penyimpanan lainnya, pita sangat berkelanjutan, karena tidak mengonsumsi energi saat menyimpan data, secara signifikan mengurangi jejak karbonnya. Selain itu, kemampuan offline menyediakan lapisan perlindungan tambahan terhadap ancaman keamanan siber seperti serangan ransomware, karena data yang disimpan di pita secara inheren kebal terhadap pelanggaran jarak jauh.

Solusi penyimpanan pita modern telah berkembang untuk memenuhi permintaan AI dan analitik data. Dengan kemajuan terbaru dalam teknologi pita berkapasitas tinggi, bisnis dapat menyimpan petabytes data dengan sebagian kecil dari biaya solusi cloud-based tradisional. Selain itu, umur panjang pita – sering melebihi 30 tahun – memastikan bahwa organisasi dapat melestarikan dataset yang berharga tanpa risiko degradasi data. Ini membuatnya menjadi pilihan yang sangat menarik bagi perusahaan yang mencari untuk memastikan keberlanjutan infrastruktur data mereka sambil mempertahankan efisiensi biaya.

Revolusi AI dan Data

Revolusi AI yang sedang berlangsung pada dasarnya adalah revolusi data. Organisasi yang gagal memprioritaskan penyimpanan dan aksesibilitas data berisiko tertinggal dalam dunia yang semakin didorong oleh data. Semakin banyak data, semakin banyak peluang untuk inovasi dan diferensiasi kompetitif. Dengan mengadopsi solusi penyimpanan yang dapat diskalakan dan aman, termasuk potensi baru pita, organisasi dapat memastikan mereka tetap berada di garis depan kemajuan AI dan pengambilan keputusan yang didorong oleh data. Ketika bisnis terus menghadapi kompleksitas pertumbuhan yang didorong AI, mereka yang mengakui pentingnya retensi data dan solusi penyimpanan cerdas akan menjadi yang akan berkembang dalam masa depan yang berfokus pada data.