วิธีการที่ワークフローอัจฉริยะจะเปลี่ยนการเก็บข้อมูลให้เป็นการเปลี่ยนแปลง

“ดี” การบริหารจัดการข้อมูล ที่ใช้กันมาก่อนหน้านี้มักจะหมายถึง “เก็บเฉพาะสิ่งที่ต้องการในขณะนั้น” แต่ความคิดนี้เป็นเรื่องของยุคที่ข้อมูลมีราคาแพงและยากต่อการบริหารจัดการ ในยุคของ AI การยึดมั่นในความคิดนี้อาจทำให้คุณตกยุค เมื่อองค์กรต่างๆ รับรู้ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีชีวิตและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ข้อมูลนั้นกลายเป็นพลังงานที่เปลี่ยนสิ่งที่เคยเป็นผลพลอยได้จากการดำเนินงานให้กลายเป็นเครื่องยนต์ที่ขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ของพวกเขาในอนาคต

ความเสี่ยงไม่สามารถสูงกว่านี้ได้ AI ได้พบการประยุกต์ใช้จริงที่มีผลกระทบสูงในหลายอุตสาหกรรมตั้งแต่生命วิทยาศาสตร์และรัฐบาลไปจนถึงสื่อและการผลิต โดยมอบผลลัพธ์ที่วัดได้ซึ่งลูกค้าเห็นและนักลงทุนคาดหวัง แต่การ혁新 AI ในอนาคตจะต้องการสิ่งที่มีค่ามากกว่านั้น คือ ข้อมูลที่แม่นยำและเป็นเอกลักษณ์ขององค์กรของคุณ ซึ่งสะท้อนถึงประสบการณ์และการดำเนินงานที่เป็นเอกลักษณ์ของคุณ องค์กรที่สามารถจัดการและปรับปรุงข้อมูลเหล่านี้ได้จะกำหนดขอบเขตการแข่งขันที่ทุกคนต้องการ

ค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ของความสับสนวุ่นวายของข้อมูล

ข้อมูลมักถูกกักขังในซิลโล (silo) ซึ่งเป็นการจัดเรียงที่ไม่เหมาะสมซึ่งกระจายอยู่ทั่วระบบที่ไม่เชื่อมต่อ กับคลาวด์ที่ไม่โปร่งใส และคลังเก็บข้อมูลที่ไม่ได้รับการจัดการ ซึ่งเปลี่ยนแปลงไปตามเวลาจากวิธีแก้ปัญชั่วคราวให้กลายเป็นสถานะปกติ ผลลัพธ์คือ การทำงานซ้ำๆ โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายที่มีภาระหนัก ค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ และมูลค่าที่ถูกทิ้งร้าง

หากสิ่งนี้ดูคุ้นเคย ก็เพราะว่าทุกองค์กรเคยผ่านมันมาแล้ว ทีมงานตั้งระบบจัดเก็บข้อมูลชั่วคราวหรือคลาวด์ “เพื่อให้เสร็จสิ้นงาน” แต่ซิลโลเหล่านั้นยังคงอยู่หลังจบโครงการ ทีมงาน หน่วยงาน และแม้แต่องค์กรทั้งหมดจะรวมกัน และความสับสนวุ่นวายของระบบจัดเก็บข้อมูลและการกระจายข้อมูลทำให้การทำงานของฝ่ายไอที ผู้จัดการข้อมูล และนักวิจัย AI ยากขึ้น (ไม่ต้องพูดถึงการขาดประสิทธิภาพที่ยังคงอยู่) ปัญหาเหล่านี้มักจะซ่อนอยู่จนกว่าจะเริ่มส่งผลกระทบต่องบประมาณ การทำงาน และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ต่อไปนี้คือสัญญาณเตือนภัยที่พบบ่อยที่สุดว่าวิธีการจัดเก็บข้อมูลของคุณจะบ่อนทำลายความสามารถในการสร้างワークフローที่เหมาะสม:

• การคิดแบบหนึ่งขนาด. ระวังผู้ขายที่พยายามบังคับให้ใช้โซลูชันเดียวที่อ้างว่าจะแก้ปัญหาได้ทั้งหมด ใช้เทคโนโลยีตามความเหมาะสมที่ส่งมอบคุณสมบัติที่คุณต้องการที่แต่ละขั้นตอนของワークフローหรือพายพ์ไลน์: Flash, Object และเทปมีข้อดีของตนเอง การล็อกเข้ากับหนึ่งในนั้นสามารถจำกัดความยืดหยุ่นและตัวเลือกของคุณในอนาคตได้อย่างมาก
• คลังเก็บข้อมูลคลาวด์ที่มืดหรือไม่ได้ใช้งาน. บัคเก็ตคลาวด์ที่ถูกทอดทิ้งหรือแชร์ที่ลืมเลือนอยู่นอกワークフローและไม่ได้รับการจัดทำดัชนี จัดการ หรือมองเห็นได้จากเครื่องมือที่สามารถทำให้พวกมันมีประโยชน์
• การเก็บข้อมูล “ราคาถูก” ที่แท้จริงแล้วไม่ถูก. ระดับเก็บข้อมูลที่มีราคาไม่แพงจนกว่าคุณต้องการเรียกข้อมูลกลับมาอย่างรวดเร็วและต้องจ่ายค่าเรียกเก็บและค่าออกจากคลังเก็บข้อมูลที่ไม่ได้计划ไว้
• การขาดความเร็วที่จุดเข้าถึงที่สำคัญ. การรับหรือการทำงานช้าๆ ที่ขั้นตอนของワークフローซึ่งการเข้าถึงที่รวดเร็วขับเคลื่อนนวัตกรรม การตัดสินใจ และรายได้
• การพึ่งพาคลาวด์มากเกินไป. การเก็บข้อมูลทั้งหมดในคลาวด์สามารถทำให้ค่าใช้จ่ายสูงขึ้นและทำให้ข้อมูลแยกออกจากワークฟローในสถานที่และที่ขอบที่ต้องการประสิทธิภาพและควบคุมมากที่สุด สิ่งนี้ส่งผลให้โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายออกไปนอกสถานที่มีภาระหนักมากขึ้น

แต่ละจุดอ่อนเหล่านี้สร้างความต้านทานในการดำเนินงานที่ดูดเวลาบัดนี้ งบประมาณ และความยืดหยุ่น ซึ่งเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกับสิ่งที่องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ต้องการ แต่จุดอ่อนที่ใหญ่ที่สุดคือการรักษาข้อมูลให้เป็นทรัพยากรที่ไม่เปลี่ยนแปลง เพื่อให้พร้อมที่จะใช้ワークฟローและกระบวนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่จะมาถึงในอนาคต ข้อมูลของคุณต้องไหลผ่านワークฟローแบบยืดหยุ่นและปรับเปลี่ยนได้ ซึ่งเร่งการนำไปใช้และเพิ่มคุณค่าของข้อมูลตามเวลา

การเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่เปลี่ยนแปลงให้เป็นข้อมูลอัจฉริยะ

การอภิปรายเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลรอบๆ AI มักจะเน้นไปที่ตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของการฝึกอบรมโมเดล AI ในปัจจุบัน โดยใช้ความเข้าใจในปัจจุบันเกี่ยวกับสิ่งที่ “อยู่ใน” ข้อมูลของคุณ แต่การสร้างระบบการเพิ่มคุณค่าข้อมูลอย่างต่อเนื่องสามารถทำได้มากกว่านั้น เมื่อใดก็ตามที่ข้อมูลถูกเข้าถึง มันจะสร้างโอกาสในการเพิ่มคุณค่าข้อมูลผ่านการเข้าถึงของมนุษย์ การวิเคราะห์ระบบ และการระบุและจัดประเภทข้อมูลโดย AI

จากนั้นเมื่อคุณฝึกอบรมโมเดล AI ของคุณ อัลกอริทึมของคุณจะดีขึ้น การฝึกอบรมแต่ละครั้งจะทำให้ความแม่นยำของโมเดลดีขึ้น การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น และเปิดเผยความสัมพันธ์ใหม่ระหว่างแหล่งข้อมูลที่ดูไม่เกี่ยวข้องกัน ข้อมูลของคุณกลายเป็นเครื่องยนต์ของการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่ภาพถ่ายในเวลา เมื่อ “ข้อมูลที่มีชีวิต” เทคโนโลยี AI และความเชี่ยวชาญของมนุษย์ทำงานร่วมกัน องค์กรจะหยุดพักจากการเปลี่ยนแปลงและเริ่มคาดการณ์มัน

อย่างไรก็ตาม การปลดล็อกความฉลาดประเภทนี้ต้องการรากฐานที่มีความสามารถในการปรับเปลี่ยนได้เช่นกัน คุณต้องการประสิทธิภาพในการรับข้อมูลเพื่อจับข้อมูลในขณะที่สดที่สุด การฝึกอบรมและอนุมานที่ขับเคลื่อนด้วย GPU เพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึก และการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และราคาไม่แพงเพื่อรักษาข้อมูลทั้งหมดให้พร้อมสำหรับการเพิ่มคุณค่าในรอบถัดไป

ความสมดุลของความเร็วและขนาดเป็นสิ่งที่ทำให้ワークฟローแบบปลายถึงปลายเป็นสิ่งจำเป็น การเก็บข้อมูล Flash ช่วยให้การทำงานร่วมกันและพัฒนามอเดลในเวลาจริง Object Storage ส่งมอบขนาดที่ค้นหาได้และทนทาน Tape ขยายขนาดนี้ไปถึง petabyte และมากกว่านั้น โดยเก็บข้อมูลที่มีค่าหลายทศวรรษที่มีราคาเพียงเศษเสี้ยวของค่าใช้จ่าย ร่วมกัน พวกมันสร้างพายพ์ไลน์ที่ไม่มีรอยต่อ – ข้อมูลเข้ามาอย่างรวดเร็ว เติบโตขึ้นเรื่อยๆ และยังคงพร้อมที่จะสอนโมเดลถัดไป

สิ่งที่ワークフローเชื่อมต่อปลดล็อก

ด้วยワークフローเชื่อมต่อ อุปสรรคที่เคยทำให้คุณชะลอความเร็วกลายเป็นแหล่งความได้เปรียบ:

• เสรีภาพในการเลือก. การใช้เทคโนโลยีที่ดีที่สุดของ Flash, Object และเทปเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดและต้นทุนต่ำที่สุดเมื่อถึงขนาดแต่ละเทคโนโลยีจะนำเสนอจุดแข็งของมันโดยไม่ต้องล็อกคุณเข้าไป
• การเพิ่มคุณค่าอย่างต่อเนื่อง. ทุกครั้งที่ข้อมูลถูกเข้าถึง ใช้ หรือวิเคราะห์ บริบทและเมตาดาต้าใหม่จะถูกเพิ่มเมื่อเวลาผ่านไป ฐานข้อมูลของคุณจะฉลาดขึ้น มีค่ามากขึ้น และมีประโยชน์มากขึ้น
• ความยืดหยุ่นที่ใดๆ ก็ตาม. ระบบที่ทำให้ง่ายต่อการเพิ่มความจุ การเพิ่มประสิทธิภาพ หรือการขยายโดยไม่มีการหยุดชะงักหรือค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด
• ข้อมูลเชิงลึกทันทีที่ใดๆ. ข้อมูลยังคงอยู่ใกล้กับคนและระบบที่ต้องการ ไม่ว่าจะอยู่ในคลาวด์ ในสถานที่ หรือที่ขอบ ข้อมูลเชิงลึกสามารถเกิดขึ้นได้แบบเรียลไทม์
• เศรษฐศาสตร์ที่ทำงาน. ประสิทธิภาพและความจุจะสอดคล้องกับงานที่ต้องทำ ซึ่งจะทำให้ค่าใช้จ่ายสอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจที่แท้จริง
• ความมั่นคงผ่านการมองเห็น. ワークフローแบบเชื่อมต่อจะทำให้ข้อมูลสามารถติดตามได้ ตรวจสอบได้ และปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งจะลดความเสี่ยงของการรั่วไหล การสูญเสีย หรือทิ้งร้าง
• รากฐานสำหรับ AI. ข้อมูลที่เคลื่อนไหว เรียนรู้ และปรับปรุงภายในระบบที่รวมกันจะกลายเป็นข้อได้เปรียบที่แท้จริง ซึ่งผู้แข่งขันของคุณไม่สามารถทำซ้ำหรือตามทันได้ง่ายๆ

จากภาระเป็นชัยชนะ

ความจริงคือ ワークフローแบบมีประสิทธิภาพและข้อมูลที่มีชีวิตไม่ใช่ความคิดที่แยกจากกัน แต่เป็นความคิดที่เชื่อมโยงกัน ワークฟローแบบดีไซน์ที่มีประสิทธิภาพสูงให้ข้อมูลมีโครงสร้าง บริบท และการไหลเวียนที่ต้องการเพื่อให้สามารถพัฒนาได้ และข้อมูลที่มีชีวิตในทางกลับกัน ให้ワークフローเป็นจุดประสงค์ – โดยการเพิ่มคุณค่าแบบต่อเนื่องให้กับโมเดล เครื่องมือ และข้อมูลเชิงลึกที่กำหนดความฉลาดขององค์กรของคุณ สิ่งหนึ่งให้พลังงานแก่อีกสิ่งหนึ่ง

อุปสรรคของความสับสนวายของข้อมูล – ซิลโล ที่เก็บข้อมูลที่สูญหาย ค่าใช้จ่ายที่ไม่ควบคุม – ไม่ใช่สิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่เป็นสัญญาณของระบบที่สร้างขึ้นสำหรับอดีต อนาคตเป็นขององค์กรที่รักษาข้อมูลให้เป็นทรัพยากรที่มีชีวิตและสร้างワークフローให้ข้อมูลไหลเวียนได้อย่างอิสระ เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และเติบโตในมูลค่าเมื่อเวลาผ่านไป

ขณะนี้คือเวลาที่จะประเมินรากฐานของคุณเอง ข้อมูลของคุณไหลเวียนได้ดีเพียงใด มันพร้อมที่จะให้อาหารเครื่องมือ AI และความเข้าใจในโดเมินธุรกิจของคุณหรือไม่ องค์กรที่ดำเนินการในขณะนี้ – ซึ่งจัดการข้อมูลอัจฉริยะและワークฟローเชื่อมต่อ – จะพร้อมที่ไม่เพียงแต่จะรอดชีวิตจากคลื่นนวัตกรรม AI ที่จะมาถึง แต่ยังจะนำหน้าด้วย การมาถึงของยุคทองของข้อมูลกำลังจะเกิดขึ้น คำถามคือว่าองค์กรของคุณจะพร้อมที่จะเติบโตในยุคนั้นหรือไม่