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

Gemakkelijke toegang tot data en de mogelijkheid om deze op een zinvolle 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 waard is, wordt naar verwachting meer dan $826 miljard bedragen 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 naar verwachting 15,1 ZB bedragen in 2027. Deze grote groei benadrukt de noodzaak van betrouwbare, toegankelijke opslagoplossingen die de toenemende datavragen aankunnen.

De explosie van AI-gedreven toepassingen in verschillende branches – van financiën en gezondheidszorg tot productie 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, hoe meer hoge kwaliteit data een organisatie heeft, hoe beter ze de effectiviteit van AI-resultaten kan 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-vooruitgang kan vormgeven.

De belangrijkheid van data voor AI

Om AI te laten voortgaan met de huidige snelheid, 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 toegenomen, verdrievoudigd in omvang elk jaar sinds 2010. Zo werd GPT-2 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 vormt een aanzienlijke uitdaging: hoe kan men grote hoeveelheden hoge kwaliteit data tegen een lage kosten opslaan. Aangezien AI-systemen enorme hoeveelheden bestaande tekstgebaseerde data verbruiken, waaronder boeken, artikelen en onderzoeksrapporten, riskeren organisaties hoogwaardig door mensen gegenereerde materiaal uit te putten. Dit kan ertoe leiden dat AI-ontwikkelaars moeten vertrouwen op AI-gegenereerde inhoud voor toekomstige training, wat potentieel leidt tot problemen zoals verlaagde nauwkeurigheid, verminderde creativiteit en verhoogde herhaling. Om dit risico te counteren, moeten organisaties prioriteit geven aan het behoud van de meeste gegenereerde data, 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 krijgt, is het gemakkelijk om de ongezien fundamenten achter het allemaal over het hoofd te zien: 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 leidt 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 laatste AI-hulpmiddelen. Het hangt af van of men toegang heeft tot en de juiste informatie kan behouden – over tijd, op schaal en zonder kosten-efficiëntie op te offeren. Als men dit goed doet, kan data-analyse 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. De toekomst behoort toe aan organisaties die hun historische data behandelen als een levende bron – één die 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 hebben een systeem nodig dat langetermijnopslag van enorme datasets mogelijk maakt, terwijl het tegelijkertijd toegankelijkheid, duurzaamheid en beveiliging waarborgt. Bovendien, aangezien cyberaanvallen toenemen – de wereldwijde cybercrimekosten worden naar verwachting $10,5 biljoen per jaar bedragen in 2025 – is dataveiligheid een kritische overweging voor elke opslagoplossing geworden. Veel ondernemingen zoeken mogelijk instinctief naar nieuw ontwikkelde, state-of-the-art opslagtechnologieën om aan deze eisen te voldoen. Vanwege de noodzaak van betrouwbare opslag nu, echter, zouden organisaties een bestaande technologie moeten overwegen die al haar betrouwbaarheid heeft bewezen: tape-opslag.

Gedurende decennia hebben veel gevestigde organisaties vertrouwd op tape-opslag, zelfs terwijl nieuwere, cloud-native bedrijven het over het hoofd hebben gezien. Echter, de heropleving van AI, machine learning en geavanceerde data-analyse heeft nieuwe use cases voor deze bewezen technologie geboden. Tape-opslag biedt een krachtige combinatie van schaalbaarheid, flexibiliteit, kostenefficiëntie en beveiliging, waardoor het een ideale oplossing is voor het beheren van enorme AI- en ML-werklasten. In tegenstelling tot veel andere opslagoplossingen, verbruikt tape geen energie tijdens het opslaan van data, waardoor het een aanzienlijk lagere koolstofvoetafdruk heeft. Bovendien biedt de offline-functionaliteit een extra laag van bescherming tegen cybersecuritybedreigingen zoals ransomware-aanvallen, aangezien data die op tape is opgeslagen, inherent immuun is voor remote-inbreuken.

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 tegen 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 kosten-efficiëntie behouden.

De AI- en data-revolutie

De voortdurende AI-revolutie is fundamenteel een data-revolutie. Organisaties die geen prioriteit geven aan data-opslag en -toegankelijkheid, riskeren achter te blijven in een steeds meer data-gedreven wereld. Meer data betekent meer kansen voor innovatie en concurrentievoordelen. Door schaalbare en beveiligde opslagoplossingen te omarmen, waaronder het hernieuwde potentieel van tape, kunnen organisaties ervoor zorgen dat ze aan de vooravond van AI-vooruitgang en data-gedreven beslissingen blijven. Terwijl bedrijven de complexiteit van AI-gedreven groei blijven navigeren, zullen degenen die de belangrijkheid van data-retentie en intelligente opslagoplossingen erkennen, degene zijn die in de data-georiënteerde toekomst zullen gedijen.