Революция ИИ – это революция данных: почему хранение данных важнее, чем когда-либо

Легкий доступ к данным и возможность использовать их осмысленным образом всегда были важны, но в эпоху ИИ, машинного обучения и аналитики данных это стало абсолютно необходимым. Глобальный рынок ИИ, который в настоящее время оценивается более чем в 390 миллиардов долларов, ожидается, что он превысит 826 миллиардов долларов к 2030 году. Однако этот рост зависит от того, что технология ИИ будет продолжать развиваться и увеличивать свою применимую ценность. Для достижения этого требуется огромное количество данных. Организации по всему миру хранили примерно 7,2 зеттабайта (ЗБ) данных в 2024 году, и эта цифра ожидается, что она вырастет до 15,1 ЗБ к 2027 году. Этот значительный рост подчеркивает необходимость надежных, доступных решений для хранения, которые могут справиться с растущими требованиями к данным.

Взрыв ИИ-ориентированных приложений в различных отраслях – от финансов и здравоохранения до производства и розничной торговли – еще больше ускорил спрос на огромные и хорошо подготовленные наборы данных. Системы ИИ процветают на данных, используя их для усовершенствования алгоритмов, улучшения прогностических моделей и оптимизации автоматизации. Согласно ведущим фирмам, таким как IDC, чем больше высококачественных данных имеет организация, тем больше она может улучшить эффективность результатов ИИ, чтобы обеспечить более умные решения и повысить операционную эффективность. Однако проблема заключается не только в сборе и генерации огромных объемов данных, но и в обеспечении их долгосрочного хранения и доступности. Без надлежащих решений для хранения бизнес рискует потерять ценные сведения, которые могли бы сформировать следующую волну достижений в области ИИ.

Важность данных для ИИ

Для того, чтобы ИИ продолжал развиваться с текущей скоростью, он должен постоянно улучшаться в эффективности и точности. Единственный способ достичь этого – обеспечить модели ИИ непрерывными и высококачественными данными для обучения. Наборы данных, используемые для обучения крупных языковых моделей (LLM), выросли с удивительной скоростью, утроившись в размере каждый год с 2010 года. Например, GPT-2 был обучен на наборе данных, содержащем примерно 3 миллиарда слов, в то время как GPT-4, выпущенный всего четыре года спустя, был обучен на примерно 9,75 триллионах слов.

Этот быстрый рост наборов данных для обучения ИИ представляет значительную проблему: как эффективно хранить большие объемы высококачественных данных. Поскольку системы ИИ потребляют огромные объемы существующих текстовых данных, включая книги, статьи и исследовательские работы, организации рискуют исчерпать высококачественный материал, созданный человеком. Это может заставить разработчиков ИИ полагаться на контент, сгенерированный ИИ, для будущего обучения, что может привести к потенциальным проблемам, таким как снижение точности, уменьшение творчества и увеличение повторения. Чтобы противостоять этому риску, организации должны уделять приоритетное внимание хранению большинства данных, которые они генерируют, поскольку они могут стать ценным ресурсом для обучения моделей ИИ в будущем. Эта необходимость стимулирует спрос на надежные, масштабируемые и долгосрочные решения для хранения.

Аналитика данных как конкурентное преимущество: нет ИИ без ИА

Аналитика данных, основанная на ИИ, стала краеугольным камнем современной бизнес-стратегии, предлагая организациям возможность обнаруживать закономерности, прогнозировать тенденции и принимать более быстрые и умные решения. Однако, хотя ИИ находится в центре внимания, легко упустить из виду незаслуженно забытую основу, лежащую в его основе: данные. Более конкретно, инфраструктуру, которая делает десятилетиями данные доступными, когда и где они нужны – то, что мы теперь называем Информационным архивом (ИА).

ИА как глубокий резервуар организационных знаний, часто размещаемый на экономически эффективных, масштабируемых носителях, таких как лента. Это место, где сохраняются огромные объемы структурированных и неструктурированных данных – не только для соблюдения требований, но и для топлива потенциальных инноваций, ведущих к конкурентным преимуществам. Когда приходит время для обучения моделей ИИ, большие наборы данных временно извлекаются из этого архива в системы с высокими производительными возможностями. Как только обучение завершено, данные возвращаются в ИА для долгосрочного хранения. Этот цикл доступа и сохранения делает возможным непрерывное развитие ИИ.

Способность организации принимать высокоэффективные, основанные на данных решения не только зависит от последних инструментов ИИ. Она зависит от того, может ли она получить доступ и сохранить правильную информацию – со временем, в масштабе и без жертвования стоимостью. Если все сделано хорошо, аналитика данных может персонализировать опыт клиентов, оптимизировать операции и быстро менять направление в ответ на меняющиеся рынки. Однако все это зависит от долгосрочной стратегии данных, которая рассматривает сбор информации не как проблему хранения, а как стратегический актив. Будущее принадлежит организациям, которые рассматривают свои исторические данные как живой ресурс – тот, который продолжает расти в ценности с каждым ИИ-ориентированным прозрением.

Новые возможности для проверенной технологии

Взрыв данных, управляемых ИИ, вводит новые требования к решениям для хранения. Организации требуют системы, которая обеспечивает долгосрочное хранение огромных наборов данных, гарантируя доступность, устойчивость и безопасность. Кроме того, с ростом кибератак – глобальные затраты на киберпреступность, по оценкам, достигнут 10,5 триллионов долларов в год к 2025 году – безопасность данных стала критическим фактором для любого решения для хранения. Многие предприятия могут инстинктивно искать передовые, недавно разработанные технологии хранения, чтобы удовлетворить эти требования. Однако, учитывая необходимость надежных решений для хранения сейчас, организации должны рассмотреть существующую технологию, которая уже доказала свою надежность: хранение на ленте.

На протяжении десятилетий многие устоявшиеся организации полагались на хранение на ленте, даже когда более новые, облачно-родные компании упускали его из виду. Однако возрождение ИИ, машинного обучения и продвинутой аналитики данных предоставило новые случаи использования для этой проверенной технологии. Хранение на ленте предлагает мощную комбинацию масштабируемости, гибкости, экономической эффективности и безопасности, что делает его идеальным решением для управления огромными рабочими нагрузками ИИ и МО. В отличие от многих других решений для хранения, лента очень устойчива, поскольку она не потребляет энергию при хранении данных, что значительно снижает ее углеродный след. Кроме того, ее автономная возможность обеспечивает дополнительный уровень защиты от киберугроз, таких как атаки программ-вымогателей, поскольку данные, хранящиеся на ленте, по своей сути защищены от удаленных нарушений.

Современные решения для хранения на ленте эволюционировали, чтобы удовлетворить требования ИИ и аналитики данных. С последними достижениями в технологии высокоемкой ленты предприятия могут хранить петабайты данных по доле стоимости традиционных облачных решений. Кроме того, долговечность ленты – часто превышающая 30 лет – гарантирует, что организации могут сохранить ценные наборы данных без риска деградации данных. Это делает ее очень привлекательным вариантом для предприятий, стремящихся обеспечить будущее своей инфраструктуры данных, сохраняя при этом экономическую эффективность.

Революция ИИ и данных

Продолжающаяся революция ИИ по сути является революцией данных. Организации, которые не уделяют приоритетного внимания хранению и доступности данных, рискуют отстать в все более управляемом данными мире. Больше данных означает больше возможностей для инноваций и конкурентного преимущества. Принимая масштабируемые и безопасные решения для хранения, включая возобновленный потенциал ленты, организации могут обеспечить, чтобы они оставались на переднем крае достижений в области ИИ и принятия решений на основе данных. Поскольку предприятия продолжают ориентироваться в сложностях роста, управляемого ИИ, те, которые признают важность хранения данных и интеллектуальных решений для хранения, будут теми, кто будет процветать в будущем, управляемом данными.