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

Các phương pháp “tốt” quản lý dữ liệu trước đây có nghĩa là “chỉ giữ những gì tôi cần ngay bây giờ”, nhưng tâm lý đó là một di tích của thời đại khi dữ liệu tốn kém và cồng kềnh. Trong thời đại AI, việc tuân theo cách nghĩ đó có nguy cơ khiến bạn trở nên lỗi thời. Khi các tổ chức coi dữ liệu là một tài sản sống, phát triển để được thu thập, kết nối và liên tục làm giàu, nó trở thành nhiên liệu giúp chuyển đổi những gì từng là một sản phẩm phụ hoạt động thành động cơ thúc đẩy làn sóng đổi mới AI-driven tiếp theo của họ.

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

Chi phí ẩn của 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 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 bị lặp lại, cơ sở hạ tầng mạng bị 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 nhóm khởi động lưu trữ ngắn hạn hoặc các trường hợp đám mây “chỉ để hoàn thành công việc”, chỉ để những silo đó vẫn còn lâu sau khi dự án kết thúc. Các nhóm, bộ phận, thậm chí cả công ty hợp nhất – và đột nhiên sự hỗn loạn của hệ thống lưu trữ và sự phân tán dữ liệu khiến công việc của quản trị viên IT, quản lý dữ liệu và nhà nghiên cứu AI trở nên khó khăn hơn (không đề cập đến việc cạn kiệt năng suất liên tục). Những vấn đề này thường ẩn ở nơi dễ thấy 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 làm suy yếu 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 sắc nơi nó cung cấp các thuộc tính chính xác mà bạn cần tại mỗi bước quy trình làm việc 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 của bạn và không được lập chỉ mục, không được quản lý và vô hình với các công cụ có thể làm cho chúng hữu ích.
• Lưu trữ “rẻ” lạnh thực sự không phải là. Các cấp lưu trữ có thể nhìn thấy là tiết kiệm cho đến khi bạn cần lấy lại dữ liệu của mình 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 ingesting hoặc cộng tác chậm có thể 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 từ các quy trình làm việc tại chỗ và cạnh mà cần hiệu suất và kiểm soát nhất. Điều này cuối cùng sẽ gây áp lực hơn nữa lên cơ sở hạ tầng mạng ngoài của bạn.

Mỗi một trong những cạm bẫy này tạo ra ma sát hoạt động làm cạn kiệt thời gian, ngân sách và sự linh hoạt – chính xác là điều ngược lại với những gì các tổ chức được thúc đẩy bởi AI cần. Nhưng cạm bẫy lớn nhất là đối xử với dữ liệu như một tài nguyên tĩnh. Để thực sự sẵn sàng tận dụng các quy trình làm việc và ra quyết định dựa trên dữ liệu mới, dữ liệu của bạn cần phải chảy qua một quy trình làm việc linh hoạt, thích ứng giúp 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 ngày nay, với sự hiểu biết ngày nay 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-driven.

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 sẽ 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 ingesting để bắt dữ liệu ở trạng thái 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 quy trình làm việc từ đầu đến cuối trở nên không thể thiếu. Lưu trữ Flash thúc đẩy sự cộng tác và phát triển mô hình theo thời gian thực. Lưu trữ đối tượng cung cấp khả năng mở rộng có thể tìm kiếm, bền vững. Băng từ mở rộng khả năng mở rộng đó lên đến petabyte và hơn thế nữa, bảo tồn 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, phát triển thông minh hơn và vẫn sẵn sàng để dạy mô hình tiếp theo.

Điều mà một 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 mới và siêu dữ liệu được thêm vào. Theo thời gian, cơ sở thông tin của bạn trở nên thông minh hơn, phong phú hơn và hữu ích hơn.
• Lin hoạt ở mọi quy mô. Một hệ thống làm cho nó đơn giản để thêm khả năng, tăng hiệu suất hoặc mở rộng phạm vi mà không bị gián đoạn hoặc chi phí bất ngờ.
• Cái nhìn tức thời ở mọi nơi. Dữ liệu vẫn gần gũi với những người và hệ thống cần nó; cho dù đó là trên đám mây, tại chỗ hay ở cạnh. Điều đó có nghĩa là quyết định có thể xảy ra trong thời gian thực.
• Kinh tế học hoạt động. Hiệu suất và khả năng phù hợp với nhiệm vụ tại hand, giữ chi tiêu trong bước 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 nguy cơ rò rỉ, mất mát hoặc bỏ rơi.
• Một nền tảng cho AI. Dữ liệu di chuyển, học hỏi và cải thiện trong một hệ thống tích hợp trở thành một lợi thế cạnh tranh thực sự – một điều mà các đối thủ của bạn không thể dễ dàng sao chép hoặc bắt 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,反过来, 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. Một nhiên liệu cho cái khác.

Những cạm bẫy của sự hỗn loạn dữ liệu – silo, kho lưu trữ bị mất, chi phí chạy mất kiểm soát – 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 là 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 riêng bạn. Dữ liệu của bạn chảy như thế nào? Nó đã sẵn sàng để nuôi thế hệ tiếp theo của các công cụ AI và hiểu biết về lĩnh vực kinh doanh của bạn chưa? Những người hành động bây giờ – những người liên kết quản lý dữ liệu thông minh với các quy trình làm việc linh hoạt, kết nối – 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 đó không.