Lãnh đạo tư tưởng

Làm thế nào các quy trình làm việc thông minh sẽ chuyển đổi việc thu thập dữ liệu thành biến đổi

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

“Tốt” quản lý dữ liệu trước đây có nghĩa là “chỉ giữ những gì tôi cần ngay bây giờ”, nhưng tư duy đó là một di tích của thời đại khi dữ liệu tốn kém và cồng kềnh. Trong thời đại AI, tuân thủ cách nghĩ đó rủi ro sẽ khiến bạn trở nên lỗi thời. Khi các tổ chức coi dữ liệu như một tài sản sống, phát triển và được chăm sóc, liên kết và liên tục làm giàu, nó trở thành nhiên liệu biến đổi những gì từng là phụ phẩm hoạt động thành động cơ thúc đẩy làn sóng đổi mới AI tiếp theo của họ.

Những gì đang xảy ra không thể cao hơn. AI đã tìm thấy những ứng dụng ngay lập tức, có tác động cao trên nhiều ngành công nghiệp, từ khoa học đời sống và chính phủ đến truyền thông và sản xuất, mang lại những lợi ích đo lường được mà khách hàng nhận thấy (và nhà đầu tư mong đợi). Nhưng làn sóng đổi mới AI tiếp theo sẽ đòi hỏi điều gì đó có giá trị hơn: dữ liệu chính xác, độc quyền phản ánh kinh nghiệm và hoạt động độc đáo của tổ chức bạn. Những người khai thác và tinh chỉnh dữ liệu đó ngay bây giờ sẽ định nghĩa lợi thế cạnh tranh mà mọi người khác đang theo đuổi.

Chi phí ẩn của sự hỗn loạn dữ liệu

Quá thường, dữ liệu bị mắc kẹt trong các silo – thường là các sắp xếp tạm thời phân tán trên các hệ thống không kết nối, đám mây không rõ ràng và kho lưu trữ không được quản lý thay đổi theo thời gian từ các giải pháp tạm thời thành trạng thái hiện tại. Kết quả: nỗ lực lặp lại, cơ sở hạ tầng mạng quá tải, chi phí ẩn và giá trị bị mắc kẹt.

Nếu điều này nghe quen thuộc, đó là vì mọi tổ chức đều đã trải qua nó. Các đội tạo ra lưu trữ tạm thời hoặc các phiên bản đám mây “chỉ để hoàn thành công việc”, chỉ để những silo đó vẫn còn lâu sau khi dự án kết thúc. Các đội, bộ phận, thậm chí cả công ty sáp nhập – và đột nhiên sự hỗn loạn của hệ thống lưu trữ và sự lan rộng của dữ liệu khiến công việc của các quản trị viên IT, quản lý dữ liệu và nhà nghiên cứu AI trở nên khó khăn hơn (không nói đến việc cạn kiệt năng suất liên tục). Những vấn đề này thường ẩn náu cho đến khi chúng bắt đầu ảnh hưởng đến ngân sách, hiệu suất và tuân thủ.

Dưới đây là một số dấu hiệu cảnh báo phổ biến nhất rằng cách tiếp cận của bạn đối với lưu trữ dữ liệu sẽ phá hoại khả năng xây dựng quy trình làm việc lý tưởng:

  • Suy nghĩ một kích cỡ phù hợp với tất cả. Cảnh giác với bất kỳ nhà cung cấp nào cố gắng ép buộc một giải pháp duy nhất mà họ tuyên bố sẽ giải quyết mọi vấn đề. Triển khai công nghệ một cách sâu思 nơi nó cung cấp các thuộc tính chính xác mà bạn cần tại mỗi bước quy trình hoặc đường ống: Flash, đối tượng và băng từ mỗi có điểm mạnh của nó; khóa vào một có thể hạn chế nghiêm trọng sự linh hoạt và lựa chọn tương lai của bạn.
  • Kho lưu trữ đám mây tối hoặc không hoạt động. Các bucket đám mây mồ côi hoặc chia sẻ bị quên nằm ngoài quy trình làm việc và không được lập chỉ mục, không được quản lý và không thể nhìn thấy được bởi các công cụ có thể làm cho chúng hữu ích.
  • Lưu trữ “rẻ” lạnh thực sự không phải như vậy. Các tầng lưu trữ có thể nhìn rẻ cho đến khi bạn cần lấy dữ liệu của mình trở lại nhanh chóng và kết thúc với các phí thu hồi và xuất không được lên kế hoạch.
  • Điểm nghẽn hiệu suất tại các điểm truy cập quan trọng. Việc nhập chậm hoặc các bước cộng tác làm tắc nghẽn các quy trình làm việc nơi truy cập nhanh thúc đẩy đổi mới, ra quyết định và doanh thu.
  • Sự phụ thuộc quá mức vào đám mây. Giữ mọi thứ trong đám mây có thể làm tăng chi phí và cách ly dữ liệu khỏi các quy trình làm việc trên trang web và cạnh mà cần hiệu suất và kiểm soát nhất.

Mỗi một trong những điểm yếu này tạo ra ma sát hoạt động làm cạn kiệt thời gian, ngân sách và sự linh hoạt – chính xác những gì các tổ chức thúc đẩy bởi AI cần. Nhưng điểm yếu lớn nhất của tất cả là đối xử với dữ liệu như một tài nguyên tĩnh. Để thực sự sẵn sàng tận dụng các quy trình làm việc mới và ra quyết định dựa trên dữ liệu, dữ liệu của bạn cần phải chảy qua một quy trình làm việc linh hoạt, thích ứng làm tăng tốc sử dụng ngay lập tức, sau đó làm giàu dữ liệu theo thời gian và biến quy mô thành lợi thế chiến lược.

Chuyển đổi dữ liệu tĩnh thành trí tuệ sống

Cuộc trò chuyện về lưu trữ xung quanh AI chủ yếu tập trung vào các ví dụ nhỏ về đào tạo các mô hình AI hiện tại, với sự hiểu biết hiện tại về những gì “trong” dữ liệu của bạn. Nhưng việc phát triển một hệ thống làm giàu dữ liệu liên tục có thể trở nên nhiều hơn thế. Mỗi lần dữ liệu được truy cập, nó tạo ra cơ hội để làm giàu dữ liệu đó thông qua đầu vào của con người, phân tích hệ thống và gắn thẻ, phân loại và khám phá AI.

Sau đó, mỗi lần bạn đào tạo các mô hình AI của mình, các thuật toán của bạn sẽ được cải thiện. Mỗi lần lặp lại làm sắc nét độ chính xác của mô hình, tinh chỉnh dự đoán của nó và tiết lộ các mối quan hệ mới giữa các nguồn không liên quan. Dữ liệu của bạn trở thành một động cơ học tập liên tục, không phải là một bức tranh tĩnh. Khi “dữ liệu sống”, công nghệ AI và chuyên môn của con người hoạt động cùng nhau, các tổ chức ngừng phản ứng với sự thay đổi và bắt đầu dự đoán nó.

Tuy nhiên, việc mở khóa loại trí tuệ sống này đòi hỏi một nền tảng động tương tự. Bạn cần hiệu suất khi nhập để bắt dữ liệu khi nó tươi nhất, đào tạo và suy luận GPU để biến nó thành thông tin, và lưu trữ lớn, tiết kiệm để giữ tất cả – sẵn sàng cho chu kỳ làm giàu tiếp theo.

Sự cân bằng giữa tốc độ và quy mô là điều làm cho một quy trình làm việc từ đầu đến cuối không thể thiếu. Lưu trữ Flash cung cấp sự cộng tác và phát triển mô hình thời gian thực. Lưu trữ đối tượng cung cấp khả năng mở rộng có thể tìm kiếm và bền vững. Băng từ mở rộng quy mô đó lên đến petabyte và hơn thế nữa, bảo quản hàng thập kỷ thông tin quý giá với một phần nhỏ của chi phí. Cùng nhau, chúng tạo thành một đường ống không gián đoạn – dữ liệu vào nhanh, trở nên thông minh hơn và vẫn sẵn sàng để dạy mô hình tiếp theo.

Quy trình làm việc kết nối mở khóa

Với một quy trình làm việc kết nối, những thách thức từng làm chậm bạn xuống trở thành nguồn lợi thế:

  • Sự tự do lựa chọn. Triển khai sự kết hợp tốt nhất của Flash, đối tượng và băng từ đảm bảo hiệu suất tối đa và chi phí thấp nhất ở quy mô. Mỗi công nghệ đóng góp điểm mạnh của nó mà không khóa bạn.
  • Làm giàu liên tục. Mỗi lần dữ liệu được truy cập, sử dụng hoặc phân tích, ngữ cảnh và siêu dữ liệu mới được thêm vào. Theo thời gian, cơ sở thông tin của bạn trở nên thông minh hơn, phong phú hơn và hữu ích hơn.
  • Linh hoạt ở mọi quy mô. Một hệ thống làm cho nó đơn giản để thêm khả năng, tăng hiệu suất hoặc mở rộng mà không bị gián đoạn hoặc chi phí bất ngờ.
  • Thông tin tức thời ở mọi nơi. Dữ liệu ở gần những người và hệ thống cần nó; cho dù đó là trên đám mây, trên trang web hoặc ở cạnh. Điều đó có nghĩa là quyết định có thể xảy ra trong thời gian thực.
  • Kinh tế phù hợp. Hiệu suất và khả năng phù hợp với nhiệm vụ tại hand, giữ chi tiêu phù hợp với nhu cầu kinh doanh thực tế.
  • Bảo mật thông qua khả năng hiển thị. Các quy trình làm việc thống nhất giữ dữ liệu có thể theo dõi, kiểm toán và tuân thủ, giảm thiểu rủi ro của các sự cố, mất mát hoặc bỏ rơi.
  • Cơ sở cho AI. Dữ liệu di chuyển, học hỏi và cải thiện trong một hệ thống tích hợp trở thành lợi thế cạnh tranh thực sự – một điều mà các đối thủ của bạn không thể dễ dàng sao chép hoặc theo kịp.

Từ gánh nặng đến đột phá

Sự thật là, các quy trình làm việc hiệu quả và dữ liệu sống không phải là những ý tưởng riêng biệt – chúng không thể tách rời. Một quy trình làm việc được thiết kế tốt, hiệu suất cao cung cấp cho dữ liệu của bạn cấu trúc, ngữ cảnh và lưu thông mà nó cần để tiếp tục phát triển. Và dữ liệu sống, ngược lại, cung cấp cho quy trình làm việc của bạn mục đích – liên tục làm giàu các mô hình, công cụ và thông tin chi tiết định nghĩa trí tuệ của tổ chức bạn. Một thứ thúc đẩy cái khác.

Các điểm yếu của sự hỗn loạn dữ liệu – silo, kho lưu trữ bị mất, chi phí vượt quá – không phải là không thể tránh khỏi. Chúng là dấu hiệu của các hệ thống được xây dựng cho quá khứ. Tương lai thuộc về các tổ chức coi dữ liệu như một tài sản động và xây dựng các quy trình làm việc cho phép nó di chuyển tự do, học hỏi liên tục và tăng giá trị theo thời gian.

Bây giờ là lúc để đánh giá nền tảng của bạn. Dữ liệu của bạn chảy như thế nào? Nó đã sẵn sàng để nuôi các công cụ AI và sự hiểu biết về lĩnh vực kinh doanh của bạn chưa? Những người hành động ngay bây giờ – những người kết hợp quản lý dữ liệu thông minh với các quy trình làm việc kết nối, linh hoạt – sẽ sẵn sàng không chỉ để tồn tại trong làn sóng đổi mới AI tiếp theo, mà để dẫn đầu nó. Thời đại vàng của dữ liệu đang đến. Câu hỏi là liệu tổ chức của bạn có sẵn sàng để thịnh vượng trong nó không.

Skip Levens là một nhà lãnh đạo sản phẩm và chiến lược gia AI tại Quantum, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực quản lý dữ liệu cho AI và dữ liệu không cấu trúc. Hiện tại, ông chịu trách nhiệm thúc đẩy sự tham gia, nhận thức và tăng trưởng cho các giải pháp toàn diện của Quantum. Trong suốt sự nghiệp của mình - bao gồm cả thời gian làm việc tại các tổ chức như Apple, Backblaze, Symply và Active Storage - ông đã thành công trong việc lãnh đạo tiếp thị và phát triển kinh doanh, truyền bá, ra mắt sản phẩm mới, xây dựng mối quan hệ với các bên liên quan chính và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.