지능형 워크플로우가 데이터 쌓기를 변환으로 바꾸는 방법

“좋은” 데이터 관리 관행은 과거 데이터가 비용이 많이 들고 번거로웠던 시대에 의미를 가졌던 “현재 필요한 것만 유지한다”라는 관념을 의미했다. 그러나 AI 시대에 이러한 생각을 고수하는 것은 당신을 구식으로 만들어 버릴 수 있다. 조직이 데이터를 살아있는, 진화하는 자산으로 취급하여 큐레이션, 연결, 그리고 지속적으로 풍부하게 만들면, 그것은 이전에 운영의 부수적인産物이었던 것을 다음 波의 AI 주도적인 혁신을 추동하는 엔진으로 바꾼다.

이번에는 더 높은 도전이 기다리고 있다. AI는 이미 생명 과학, 정부, 미디어, 제조業을 포함한 다양한 산업에서 즉각적인, 높은 영향력을 가진 사용례를 찾아내고 있으며, 고객이 주목하고(투자자가 기대하는) 측정 가능한 이익을 제공하고 있다. 그러나 다음 波의 AI 혁신은 더욱 가치 있는 것을 요구할 것이다: 정확한, 독점적인 데이터가 당신의 조직의 고유한 경험과 운영을 반영하는 것이다. 데이터를 지금 활용하고 정제하는 사람들은 모든 사람이 추구하는 경쟁 우위를 정의할 것이다.

데이터 혼란의 숨겨진 비용

데이터는 너무 souvent 분산된 시스템, 불투명한 클라우드, 그리고 관리되지 않는 아카이브에 걸쳐있는 임시적인 해결책으로 남아있는 시로에 갇혀 있다. 결과는 중복된 노력, 과부화된 네트워크 인프라, 숨겨진 비용, 그리고 좌초된 가치이다.

이것이 익숙하게 들리는 이유는 모든 조직이 이러한 상황을 경험했기 때문이다. 팀은 단기적인 저장소 또는 클라우드 인스턴스를 “작업을 완료하기 위해” 생성하지만, 프로젝트가 끝난 후에도 이러한 시로가 남아 있다. 팀, 부서, 심지어 전체 회사들이 합병되면—突然 저장 시스템 혼란과 데이터 분산이 IT 관리자, 데이터 관리자, AI 연구者の 작업을 무한히 더 어렵게 만들고(생산성의 지속적인 감소로 이어지는) 이러한 문제들은 보통은 분명하게 보이지 않지만 예산, 성능, 그리고 규정 준수에 영향을 미치기 시작할 때까지 그렇다.

다음은 데이터 저장소 접근 방식이 이상적인 워크플로우를 구축하는 능력을 저하할 수 있는 가장 일반적인 경고 신호이다:

• 일괄적인 사고. 모든 문제를 해결한다고 주장하는 단일 솔루션을 강요하는 벤더를 주의하라. 기술을 각 워크플로우 또는 파이프라인 단계에서 필요한 정확한 속성을 제공하는 곳에 신중하게 배포하라: Flash, 객체, 테이프 각각에 강점이 있다; 하나에 잠기면 미래의 유연성과 선택을 크게 제한할 수 있다.
• 다크 또는闲置 클라우드 저장소. 고아가 된 클라우드 버킷 또는 잊혀진 공유는 워크플로우 외부에 위치하고, 인덱싱되지 않으며, 관리되지 않으며, 유용하게 만들 수 있는 도구에 의해 인식되지 않는다.
• “저렴한” 콜드 스토리지가 실제로 그렇지 않은 경우. 아카이브 계층은 데이터를 빠르게 회수해야 할 때 예상치 못한 회수 및 이그레스 수수료로 인해 경제적인 것으로 보일 수 있다.
• 중요한 접근 지점에서의 성능 병목. 느린摄取 또는 협업 단계는 혁신, 의사 결정, 및 수익을 추동하는 워크플로우를 제한한다.
• 클라우드 의존도. 모든 것을 클라우드에 유지하면 비용이 증가하고, 데이터가 가장 성능과 제어가 필요한 온프레미스 및 에지 워크플로우에서 분리된다. 이는 궁극적으로 아웃바운드 네트워크 인프라에 더 많은 압력을 가한다.

이러한 각 함정은 시간, 예산, 그리고 유연성을 소진하는 운영 마찰을 생성한다—AI 주도적인 조직이 필요한 것과 정확히 반대이다. 그러나 가장 큰 함정은 데이터를 정적인 자원으로 취급하는 것이다. 진정으로 새로운 AI 및 데이터 주도적인 의사 결정 워크플로우를 준비하려면, 데이터는 즉각적인 사용을 가속화하고, 시간이 지남에 따라 데이터를 풍부하게 하고, 규모를 전략적인 우위로 전환하는 적응형 워크플로우를 통해 흐르야 한다.

정적인 데이터를 살아있는 지능으로 전환

AI에 대한 저장소 대화는 주로 오늘날의 AI 모델을 훈련시키는 작은 예제에 초점을 맞추었으며, 데이터에 대한 현재의 이해에 초점을 맞추었다. 그러나 지속적인 데이터 풍부화 시스템을 개발하는 것은 훨씬 더 많을 수 있다. 데이터에 접근할 때마다, 인간의 입력, 시스템 분석, 및 AI 주도적인 태깅, 분류, 및 발견을 통해 데이터를 풍부하게 할 수 있는 기회가 있다.

그런 다음 AI 모델을 훈련시키는 각 단계에서 알고리즘이 개선된다. 각 반복이 모델의 정확성을 개선하고, 예측을 세분화하며, 서로 관련이 없는 소스의 새로운 관계를 공개한다. 데이터는 지속적인 학습의 엔진이 된다—시간의 스냅샷이 아니다. “살아있는 데이터”, AI 기술, 및 인간의 전문 지식이 함께 작동할 때, 조직은 변화에 반응하는 것이 아니라 예측하기 시작한다.

그러나 이러한 종류의 살아있는 지성을解放하는 것은 동적으로 같은 기초가 필요하다. 데이터를 가장 신선한 상태에서 캡처하기 위한 성능, 통찰력을 생성하기 위한 GPU 기반 훈련 및 추론, 그리고 모든 것을 유지하기 위한 거대한, 경제적인 저장소가 필요하다—다음 사이클의 풍부화를 준비하기 위해. 이러한 속도와 규모의 균형이 종단간 워크플로우를 필수적으로 만든다. Flash 저장소는 실시간 협업 및 모델 개발을 가속화한다. 객체 저장소는 검색 가능하고, 지속 가능한 규모를 제공한다. 테이프는 이를 페타바이트 이상으로 확장하여, thập년간의 귀중한 정보를 비용의 한 단편으로 보존한다. 함께,它们는無마찰의 파이프라인을 형성한다—데이터는 빠르게 입력되고, 더智能해지며, 다음 모델을 가르치기 위해 준비된다.

연결된 워크플로우가 解放하는 것

연결된 워크플로우를 사용하면, 이전에 당신을 느리게 만들던 동일한 도전이 우위의 원천이 된다:

• 선택의 자유. Flash, 객체, 테이프의 최적의 혼합을 배포하여 최대 성능과 최저 비용을 확보한다. 각 기술은 각각의 강점을 제공한다; 하나에 잠기면 미래의 유연성과 선택을 크게 제한할 수 있다.
• 지속적인 풍부화. 데이터에 접근하거나, 사용하거나, 분석할 때마다, 새로운 컨텍스트와 메타데이터가 추가된다. 시간이 지남에 따라, 정보베이스는 더智能해지고, 더 풍부해지며, 더 유용해진다.
• 任意 규모에서의 유연성. 용량을 추가하거나, 성능을 높이거나, 범위를 확장하는 것이 간단한 시스템—중단이나 예상치 못한 비용 없이.
• どこ에서나 즉각적인 통찰력. 데이터는 그것을 필요로 하는 사람들과 시스템에 가깝게 유지된다; 클라우드, 온프레미스, 또는 에지에 있든지 상관없이. 그러므로 결정은 실시간으로 발생할 수 있다.
• 경제적인 효과. 성능과 용량은 작업에 따라 조정되며, 비용은 실제 비즈니스 필요에 따라 조정된다.
• 가시성에 의한 보안.統一된 워크플로우는 데이터를 추적 가능하게 하며, 감사를 허용하며, 규정 준수를 보장한다; 유출, 손실, 또는 방임의 위험을 감소시킨다.
• AI의 기초.統一된 시스템 내에서 움직이고, 학습하며, 개선되는 데이터는 진정한 경쟁 우위가 된다—라이벌이 쉽게 복제하거나 따라잡을 수 없는 것이다.

부담에서突破로

진실은, 효율적인 워크플로우와 살아있는 데이터는 별개의 아이디어가 아니다—그것들은 분리할 수 없다. 잘 설계된, 고성능의 워크플로우는 데이터가 계속 진화할 수 있도록 필요한 구조, 컨텍스트, 및 순환을 제공한다. 그리고 살아있는 데이터는 워크플로우에 목적을 제공한다—지속적으로 모델, 도구, 및 통찰력을 풍부하게 하는 것—조직의 지성을 정의한다. 하나는 다른 것을 가속화한다.

데이터 혼란의 함정—시로, 잃어버린 저장소, 비용 폭주—는 피할 수 없다. 그것들은 과거를 위한 시스템의 징조이다. 미래는 데이터를 동적인 자산으로 취급하며, 자유롭게 흐르고, 지속적으로 학습하며, 시간이 지남에 따라 가치가 증가하는 워크플로우를 구축하는 조직에게 속한다.

이제는 자신의 기초를 평가할 때이다. 데이터가 얼마나 잘 흐르는가? 다음 세대의 AI 도구와 비즈니스 도메인에 대한 이해를 위한 준비가 얼마나 된가? 지금 행동하는 사람들—지능적인 데이터 관리를 유연한, 연결된 워크플로우와 일치시키는 사람들—는 다음 波의 AI 혁신을 주도할 준비가 될 것이다. 데이터의 황금 시대가 다가온다. 당신의 조직이 그것을 процвіт하게 하기 위해 준비가 되었는지에 대한 질문이다.