De AI-revolutie is een data-revolutie: waarom opslag belangrijker is dan ooit

Eenvoudige toegang tot data en de mogelijkheid om deze op een betekenisvolle manier te gebruiken, zijn altijd belangrijk geweest, maar in het tijdperk van AI, machine learning en data-analyse, is dit absoluut essentieel geworden. De wereldwijde AI-markt, die momenteel meer dan 390 miljard dollar waard is, wordt verwacht te groeien tot meer dan 826 miljard dollar in 2030. Echter, deze groei is afhankelijk van de voortdurende evolutie en toename van de waarde van AI-technologie. Het bereiken van dit doel vereist enorme hoeveelheden data. Organisaties over de hele wereld hebben ongeveer 7,2 zettabytes (ZB) aan data opgeslagen in 2024, en dit aantal wordt verwacht te groeien tot 15,1 ZB in 2027. Deze significante groei benadrukt de noodzaak van betrouwbare, toegankelijke opslagoplossingen die de toenemende datavragen aankunnen.

De explosie van AI-gedreven toepassingen in verschillende industrieën – van financiën en gezondheidszorg tot fabricage en detailhandel – heeft de vraag naar enorme en goed voorbereide datasets verder verhoogd. AI-systemen gedijen op data, die ze gebruiken om algoritmes te verfijnen, voorspellingsmodellen te verbeteren en automatisering te optimaliseren. Volgens toonaangevende bedrijven zoals IDC, kan een organisatie met meer hoge kwaliteit data de effectiviteit van AI-resultaten verbeteren om slimmere beslissingen te nemen en operationele efficiëntie te stimuleren. Echter, de uitdaging ligt niet alleen in het verzamelen en genereren van enorme hoeveelheden data, maar ook in het waarborgen van de langetermijnretentie en toegankelijkheid ervan. Zonder adequate opslagoplossingen riskeren bedrijven waardevolle informatie te verliezen die de volgende golf van AI-ontwikkelingen kan vormen.

Het belang van data voor AI

Om AI te laten voortduren op zijn huidige tempo, moet het consistent verbeteren in efficiëntie en nauwkeurigheid. De enige manier om dit te bereiken, is door AI-modellen voortdurend en hoge kwaliteit data te bieden voor training. De datasets die worden gebruikt om grote taalmodellen (LLM’s) te trainen, zijn met een verbluffende snelheid gegroeid, driemaal zo groot elk jaar sinds 2010. Bijvoorbeeld, GPT-2 werd getraind op een dataset met ongeveer 3 miljard woorden, terwijl GPT-4, vier jaar later uitgebracht, werd getraind op ongeveer 9,75 biljoen woorden.

Deze snelle expansie van AI-trainingsdatasets stelt een significante uitdaging: hoe kan men op een kosteneffectieve manier grote hoeveelheden hoge kwaliteit data opslaan. Aangezien AI-systemen enorme hoeveelheden bestaande tekstgebaseerde data consumeren, waaronder boeken, artikelen en onderzoeksrapporten, riskeren organisaties het uitputten van hoge kwaliteit menselijk gegenereerde materialen. Dit kan ertoe leiden dat AI-ontwikkelaars moeten vertrouwen op AI-gegenereerde inhoud voor toekomstige training, wat kan leiden tot potentiële problemen zoals vermindering van nauwkeurigheid, afname van creativiteit en toename van herhaling. Om dit risico te counteren, moeten organisaties prioriteit geven aan het behoud van de meeste data die ze genereren, aangezien deze in de toekomst een waardevolle bron voor het trainen van AI-modellen kan zijn. Deze noodzaak drijft de vraag naar robuuste, schaalbare en langetermijnopslagoplossingen.

Data-analyse als concurrentievoordeel: er is geen AI zonder IA

AI-gedreven analyse is een hoeksteen van de moderne bedrijfsstrategie geworden, waarbij organisaties in staat worden gesteld om patronen te ontdekken, trends te voorspellen en snellere, slimmere beslissingen te nemen. Maar terwijl AI de aandacht trekt, is het gemakkelijk om de ongezien fundamenten achter het alles te negeren: data. Meer specifiek, de infrastructuur die decennia van data beschikbaar maakt wanneer en waar het nodig is – wat we nu de Informatiearchief (IA) noemen.

De IA fungeert als een diepe reservoir van organisatorische kennis, vaak gehuisvest op kosteneffectieve, schaalbare opslag zoals tape. Het is de plek waar enorme volumes van gestructureerde en ongestructureerde data worden bewaard – niet alleen voor compliance, maar om potentiële innovatie te stimuleren die kan leiden tot concurrentievoordelen. Wanneer het tijd is om AI-modellen te trainen, worden grote datasets tijdelijk uit dit archief gehaald en in high-performance systemen geplaatst. Zodra de training is voltooid, keert de data terug naar de IA voor langetermijnretentie. Deze cyclus van toegang en bewaring maakt continue AI-ontwikkeling mogelijk.

De mogelijkheid van een organisatie om hoge-impact, data-gedreven beslissingen te nemen, hangt niet alleen af van de nieuwste AI-hulpmiddelen. Het hangt af van of men de juiste informatie kan benaderen en behouden – over tijd, op schaal en zonder in te boeten aan kostenefficiëntie. Als men data-analyse goed uitvoert, kan men klantervaringen personaliseren, operaties stroomlijnen en snel reageren op veranderende markten. Echter, al dit hangt af van een langetermijndatastrategie die het verzamelen van informatie niet ziet als een opslagprobleem, maar als een strategisch actief – een actief dat blijft groeien in waarde met elke AI-gedreven inzicht.

Nieuwe kansen voor een bewezen technologie

De toename van data-gedreven AI-toepassingen introduceert nieuwe eisen voor opslagoplossingen. Organisaties vereisen een systeem dat langetermijnopslag van enorme datasets mogelijk maakt, terwijl het tegelijkertijd toegankelijkheid, duurzaamheid en beveiliging waarborgt. Bovendien, aangezien cyberaanvallen in opkomst zijn – de wereldwijde kosten van cybercriminaliteit worden geschat op 10,5 biljoen dollar per jaar in 2025 – is dataveiligheid een kritische overweging voor elke opslagoplossing geworden. Veel ondernemingen zoeken mogelijk naar geavanceerde, nieuw ontwikkelde opslagtechnologieën om aan deze eisen te voldoen. Echter, vanwege de noodzaak van betrouwbare opslag nu, moeten organisaties een bestaande technologie overwegen die al zijn betrouwbaarheid heeft bewezen: tape-opslag.

Decennialang hebben veel gevestigde organisaties vertrouwd op tape-opslag, zelfs terwijl nieuwere, cloud-natieve bedrijven deze hebben genegeerd. Echter, de heropleving van AI, machine learning en geavanceerde data-analyse heeft nieuwe use cases voor deze bewezen technologie gecreëerd. Tape-opslag biedt een krachtige combinatie van schaalbaarheid, flexibiliteit, kostenefficiëntie en beveiliging, waardoor het een ideale oplossing is voor het beheer van enorme AI- en ML-werklasten. In tegenstelling tot veel andere opslagoplossingen, is tape zeer duurzaam, aangezien het geen energie verbruikt bij het opslaan van data, waardoor het een aanzienlijk kleinere carbon footprint heeft. Bovendien biedt de offline-capaciteit van tape een extra laag van bescherming tegen cybersecurity-bedreigingen zoals ransomware-aanvallen, aangezien data die op tape is opgeslagen, inherent immuun is voor remote-breaches.

Moderne tape-opslagoplossingen zijn geëvolueerd om aan de eisen van AI en data-analyse te voldoen. Met de laatste vooruitgang in high-capacity tape-technologie, kunnen bedrijven petabytes aan data opslaan voor een fractie van de kosten van traditionele cloud-gebaseerde oplossingen. Bovendien waarborgt de levensduur van tape – vaak meer dan 30 jaar – dat organisaties waardevolle datasets kunnen bewaren zonder het risico van data-degradatie. Dit maakt het een zeer aantrekkelijke optie voor ondernemingen die hun data-infrastructuur toekomstbestendig willen maken, terwijl ze kostenefficiëntie behouden.

De AI- en data-revolutie

De voortdurende AI-revolutie is fundamenteel een data-revolutie. Organisaties die niet prioriteit geven aan data-opslag en -toegankelijkheid, riskeren achterop te raken in een steeds meer data-gedreven wereld. Meer data betekent meer kansen voor innovatie en concurrentievoordelen. Door schaalbare en beveiligde opslagoplossingen te omarmen, waaronder de hernieuwde potentie van tape, kunnen organisaties ervoor zorgen dat ze aan de vooravond van AI-ontwikkelingen en data-gedreven beslissingen blijven. Terwijl bedrijven de complexiteiten van AI-gedreven groei blijven navigeren, zullen diegenen die het belang van data-retentie en intelligente opslagoplossingen erkennen, degenen zijn die zullen gedijen in de data-centrische toekomst.