Come i flussi di lavoro intelligenti trasformeranno l’accumulo di dati in trasformazione

Le “buone” pratiche di gestione dei dati una volta significavano “conservare solo ciò di cui ho bisogno ora”, ma questa mentalità è un relitto dell’era in cui i dati erano costosi e ingombranti. Nell’era dell’intelligenza artificiale, attenersi a questo modo di pensare rischia di renderti obsoleto. Quando le organizzazioni trattano i dati come un asset vivente e in evoluzione da curare, connettere e arricchire continuamente, diventano il carburante che trasforma ciò che era un time di operazione in un motore che guida la loro prossima ondata di innovazione guidata dall’intelligenza artificiale.

Le poste in gioco non potrebbero essere più alte. L’intelligenza artificiale sta già trovando utilizzi immediati e ad alto impatto in vari settori, dalla scienza della vita e del governo ai media e alla produzione, fornendo guadagni misurabili che i clienti notano (e gli investitori si aspettano). Ma la prossima ondata di innovazione dell’intelligenza artificiale richiederà qualcosa di ancora più prezioso: dati precisi e proprietari che riflettono l’esperienza unica e le operazioni della vostra organizzazione. Coloro che sfruttano e raffinano quei dati ora definiranno il vantaggio competitivo che tutti gli altri stanno inseguendo.

I costi nascosti del caos dei dati

Troppo spesso, i dati sono intrappolati in silos – solitamente disposizioni ad hoc sparse su sistemi disconnessi, nuvole opache e archivi non gestiti che cambiano nel tempo da soluzioni temporanee allo status quo. Il risultato: sforzo duplicato, infrastruttura di rete sovraccarica, costi nascosti e valore abbandonato.

Se questo suona familiare, è perché ogni organizzazione lo ha vissuto. I team creano archiviazione temporanea o istanze cloud “solo per fare il lavoro”, solo per vedere quei silos persistere a lungo dopo la fine del progetto. I team, i dipartimenti, anche intere aziende si fondono – e improvvisamente il caos dei sistemi di archiviazione e la dispersione dei dati rendono il lavoro degli amministratori di sistema, dei gestori di dati e dei ricercatori di intelligenza artificiale infinitamente più difficile (per non parlare di un persistente drenaggio di produttività). Questi problemi spesso si nascondono in piena vista fino a quando non iniziano a influire sui budget, sulle prestazioni e sulla conformità.

Ecco alcuni dei segnali di allarme più comuni che il vostro approccio all’archiviazione dei dati minaccia di compromettere la vostra capacità di costruire il flusso di lavoro ideale:

• Pensiero “una misura per tutti”. Diffidate di qualsiasi fornitore che cerchi di forzare una soluzione unica che afferma risolvere ogni problema. Distribuite la tecnologia in modo ponderato dove fornisce gli attributi precisi di cui avete bisogno in ogni passaggio del flusso di lavoro o della pipeline: Flash, oggetto e nastro hanno ciascuno i propri punti di forza; bloccarsi su uno può limitare drasticamente la vostra futura agilità e scelta.
• Repository cloud oscuri o inattivi. Bucket cloud orfani o condivisioni dimenticate si trovano al di fuori del vostro flusso di lavoro e sono non indicizzati, non gestiti e invisibili agli strumenti che potrebbero renderli utili.
• “Archiviazione economica” che in realtà non lo è. I livelli di archiviazione possono sembrare economici fino a quando non avete bisogno di recuperare rapidamente i vostri dati e finite per essere colpiti da spese di recupero e di uscita non pianificate.
• Colli di bottiglia delle prestazioni in punti di accesso critici. L’ingestione lenta o i passaggi di collaborazione strozzano i flussi di lavoro in cui l’accesso rapido guida l’innovazione, la presa di decisioni e il fatturato.
• Dipendenza eccessiva dal cloud. Tenere tutto nel cloud può gonfiare i costi e isolare i dati dai flussi di lavoro on-site e edge che ne hanno più bisogno di prestazioni e controllo. Ciò mette ulteriore pressione sull’infrastruttura di rete in uscita.

Ognuno di questi errori genera attrito operativo che prosciuga tempo, budget e agilità – l’esatto contrario di ciò di cui hanno bisogno le organizzazioni guidate dall’intelligenza artificiale. Ma l’errore più grande di tutti è trattare i dati come una risorsa statica. Per essere veramente pronti a cogliere nuovi flussi di lavoro guidati dall’intelligenza artificiale e dalla presa di decisioni basate sui dati, i vostri dati devono fluire attraverso un flusso di lavoro agile e adattivo che velocizza l’uso immediato, quindi arricchisce i dati nel tempo e trasforma la scala in vantaggio strategico.

Trasformare i dati statici in intelligenza vivente

La conversazione sull’archiviazione intorno all’intelligenza artificiale si è concentrata principalmente su piccoli esempi di formazione dei modelli di intelligenza artificiale odierni, con la comprensione odierna di ciò che è “nei” vostri dati. Ma sviluppare un sistema di arricchimento dei dati continuo può essere molto più di questo. Ogni volta che i dati vengono acceduti, creano un’opportunità di arricchire quei dati attraverso l’input umano, l’analisi del sistema e il tagging, la classificazione e la scoperta guidati dall’intelligenza artificiale.

Quindi, ogni volta che formate i vostri modelli di intelligenza artificiale, i vostri algoritmi migliorano. Ogni iterazione affina l’accuratezza del modello, raffina le sue previsioni e rivela nuove relazioni tra fonti apparentemente non correlate. I vostri dati diventano un motore di apprendimento continuo, non uno scatto nel tempo. Quando “dati viventi”, tecnologia di intelligenza artificiale e competenza umana operano insieme, le organizzazioni smettono di reagire al cambiamento e iniziano a prevederlo.

Tuttavia, sbloccare questo tipo di intelligenza vivente richiede una base altrettanto dinamica. Avete bisogno di prestazioni durante l’ingestione per catturare i dati al loro fresco, addestramento e inferenza alimentati da GPU per trasformarli in insight e archiviazione massiccia ed economica per conservarli tutti – pronti per il prossimo ciclo di arricchimento.

Quel equilibrio di velocità e scala è ciò che rende un flusso di lavoro end-to-end indispensabile. L’archiviazione flash alimenta la collaborazione e lo sviluppo del modello in tempo reale. L’archiviazione degli oggetti fornisce scala durevole e ricercabile. Il nastro estende quella scala a petabyte e oltre, conservando decenni di informazioni preziose a una frazione del costo. Insieme, formano una pipeline senza soluzione di continuità – i dati entrano rapidamente, crescono più intelligenti e rimangono pronti per insegnare al prossimo modello.

Cosa sblocca un flusso di lavoro connesso

Con un flusso di lavoro connesso, le stesse sfide che un tempo vi rallentavano diventano fonti di vantaggio:

• Libertà di scelta. Distribuire la migliore miscela di flash, oggetto e nastro garantisce la massima prestazione e il minor costo in scala. Ogni tecnologia contribuisce con i propri punti di forza senza bloccarvi.
• Arricchimento continuo. Ogni volta che i dati vengono acceduti, utilizzati o analizzati, viene aggiunto nuovo contesto e metadati. Nel tempo, la vostra base di informazioni diventa più intelligente, più ricca e più utile.
• Agilità a qualsiasi scala. Un sistema che rende semplice aggiungere capacità, aumentare le prestazioni o estendere la portata senza interruzioni o costi sorpresa.
• Insight immediato ovunque. I dati rimangono vicini alle persone e ai sistemi che ne hanno bisogno; che si tratti del cloud, on-premise o edge. Ciò significa che le decisioni possono verificarsi in tempo reale.
• Economia che funziona. Le prestazioni e la capacità si allineano al compito in corso, mantenendo le spese in linea con le esigenze aziendali effettive.
• Sicurezza attraverso la visibilità. I flussi di lavoro unificati mantengono i dati tracciabili, verificabili e conformi, riducendo il rischio di fughe, perdite o abbandono.
• Una base per l’intelligenza artificiale. I dati che si muovono, imparano e migliorano all’interno di un sistema integrato diventano un vero vantaggio competitivo – uno che i vostri rivali non possono facilmente duplicare o raggiungere.

Dal fardello al breaktrough

La verità è che i flussi di lavoro efficienti e i dati viventi non sono idee separate – sono inseparabili. Un flusso di lavoro ben progettato e ad alte prestazioni dà ai vostri dati la struttura, il contesto e la circolazione di cui hanno bisogno per continuare a evolversi. E i dati viventi, a loro volta, danno al vostro flusso di lavoro uno scopo – arricchendo continuamente i modelli, gli strumenti e le informazioni che definiscono l’intelligenza della vostra organizzazione. Uno alimenta l’altro.

I tranelli del caos dei dati – silos, repository persi, costi fuori controllo – non sono inevitabili. Sono segni di sistemi costruiti per il passato. Il futuro appartiene alle organizzazioni che trattano i dati come un asset dinamico e costruiscono flussi di lavoro che li lasciano muovere liberamente, imparare continuamente e crescere in valore nel tempo.

Ora è il momento di valutare la vostra stessa base. Come scorrono i vostri dati? Quanto sono pronti a nutrire la vostra prossima generazione di strumenti di intelligenza artificiale e la vostra comprensione del dominio aziendale? Coloro che agiscono ora – che allineano la gestione intelligente dei dati con flussi di lavoro connessi e agili – saranno pronti non solo a sopravvivere alla prossima ondata di innovazione dell’intelligenza artificiale, ma a guidarla. L’età dell’oro dei dati sta arrivando. La domanda è se la vostra organizzazione sarà pronta a prosperare in essa.