Điều Hướng Tác Động Của AI Và Dữ Liệu Lớn

Điều Hướng Tác Động Của AI Và Dữ Liệu Lớn

AI và dữ liệu lớn đang chuyển đổi doanh nghiệp bằng những hiểu biết chiến lược và dựa trên dữ liệu. Khám phá tác động của chúng và tìm hiểu về các giải pháp lưu trữ để quản lý dữ liệu ở quy mô lớn.

Việc áp dụng rộng rãi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn đã thúc đẩy sự thay đổi mang tính chuyển đổi trong hầu hết mọi ngành, thay đổi cách các tổ chức tạo ra thông tin chi tiết mang tính chiến lược và thúc đẩy quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tốc độ áp dụng nhanh chóng này dự kiến ​​sẽ không chậm lại trong thời gian tới. Theo Grand View Research, thị trường công nghệ AI toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ hàng năm là 36,6%, đạt tổng giá trị thị trường toàn cầu hơn 1,8 nghìn tỷ đô la vào năm 2030.

Từ các doanh nghiệp nhỏ đến các tập đoàn doanh nghiệp, AI và dữ liệu lớn đang mang lại hiệu quả và khả năng mới cho việc phát triển chiến lược và hoạt động hàng ngày. Là một công ty lưu trữ hàng đầu toàn cầu, Seagate đóng vai trò trung tâm trong việc cung cấp các hệ thống lưu trữ dữ liệu có khả năng mở rộng, đáng tin cậy và hiệu suất cao mà các doanh nghiệp cần để hỗ trợ AI và dữ liệu lớn trong quy trình làm việc của họ.

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo là công nghệ tiên tiến có khả năng suy luận, học tập và giải quyết vấn đề bằng khả năng logic mô phỏng nhận thức và trí thông minh của con người.

AI là thuật ngữ bao trùm bao gồm nhiều dạng trí tuệ ảo, bao gồm học máy, AI tạo sinh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thông qua các thuật toán tiên tiến, dữ liệu lớn và kỹ thuật nhanh chóng, AI là một công cụ mang tính cách mạng cung cấp năng lực mới liên quan đến cá nhân hóa và tự động hóa.

Dữ liệu lớn là gì?

Dữ liệu lớn đề cập đến các tập dữ liệu có khối lượng lớn, lớn và phức tạp đến mức cần các hệ thống chuyên biệt để xử lý, quản lý và phân tích thông tin của nó. Dữ liệu lớn thường biểu diễn các tập dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau và dữ liệu được thống nhất theo quyền sở hữu hoặc liên quan đến một tổ chức hoặc thực thể cụ thể.

AI, máy học và phân tích nâng cao thường được yêu cầu để xử lý và phân tích dữ liệu lớn một cách hiệu quả nhằm tạo ra những thông tin có giá trị từ thông tin này.

Các loại dữ liệu được sử dụng trong AI.

AI có thể sử dụng nhiều loại dữ liệu để tạo ra những thông tin chi tiết có giá trị, mang lại giá trị chiến lược cho các doanh nghiệp muốn nâng cao hiệu suất, tối ưu hóa năng suất và cho phép cải tiến liên tục trên toàn bộ nhóm và hoạt động của mình.

Sau đây là ba loại dữ liệu mà mọi người cần biết khi sử dụng AI để phân tích dữ liệu:

1. Dữ liệu có cấu trúc.

Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu được xử lý, sắp xếp có thể dễ dàng tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu. Các nguồn dữ liệu có cấu trúc phổ biến bao gồm thông tin khách hàng, dữ liệu hàng tồn kho, giao dịch và nhật ký bảo trì.

Loại dữ liệu này phù hợp nhất để cung cấp thông tin chi tiết mang tính chiến lược giúp hướng dẫn tối ưu hóa và các thay đổi khác trong một tổ chức.

2. Dữ liệu phi cấu trúc.

Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin cần được xử lý trước khi có thể rút ra ý nghĩa và hiểu biết từ dữ liệu đó. Hình ảnh, video và một số loại tệp văn bản là các dạng dữ liệu phi cấu trúc phổ biến.

Công nghệ AI đã trở thành một công cụ hiệu quả để phân tích dữ liệu này ở quy mô lớn, cho phép các doanh nghiệp trích xuất thông tin chi tiết mạnh mẽ từ các tập dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ, AI có thể theo dõi cảnh quay an ninh và xác định các bất thường chỉ ra hành vi cụ thể. Nó cũng có thể giúp đánh giá phản hồi của khách hàng để tự động ngữ cảnh hóa và phân loại từng phản hồi riêng lẻ.

3. Dữ liệu lớn.

Dữ liệu lớn thường bao gồm cả tập dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, tất cả đều phải được xử lý và quản lý ở quy mô lớn. AI có thể di chuyển qua dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để xác định các mô hình trong hành vi của khách hàng. Nó cũng có thể điều phối các mối quan hệ giữa các xu hướng dữ liệu có cấu trúc và các sự kiện dữ liệu không có cấu trúc để giúp ngữ cảnh hóa thông tin về các thay đổi trong hoạt động, mô hình mua sắm, hậu cần chuỗi cung ứng và nhiều ứng dụng khác.

Mối liên hệ giữa AI và dữ liệu lớn.

Khi công nghệ AI được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu lớn, hai thực thể riêng biệt này cùng hưởng lợi ích từ mối quan hệ liên tục này.

Phân tích dữ liệu lớn cung cấp cho các mô hình AI nhiều thông tin hơn để học và tinh chỉnh các mô hình của chúng, cải thiện hiệu suất AI theo thời gian. Trong khi đó, khả năng phân tích AI tốt hơn làm tăng tác động kinh doanh tiềm năng của những hiểu biết thu thập được từ dữ liệu lớn, mang lại nhiều giá trị hơn cho tổ chức của bạn.

Mối quan hệ cộng sinh này cho phép nhiều ngành công nghiệp đạt được khả năng xử lý thông tin chi tiết nhanh chóng, hỗ trợ các can thiệp dựa trên dữ liệu và các giải pháp AI được cá nhân hóa.

AI thúc đẩy sự tăng trưởng dữ liệu theo cấp số nhân như thế nào.

Thông qua việc tiêu thụ và phân tích dữ liệu, bản thân AI đã trở thành nguồn tăng trưởng dữ liệu đáng kể thông qua học máy, tự động hóa và tự động hóa nội dung. Các thiết bị IoT và công nghệ tăng cường AI khác đều góp phần tạo ra khối lượng dữ liệu thời gian thực chưa từng có, phải được quản lý, phân tích và lưu trữ.

Việc quản lý dữ liệu ở quy mô này đòi hỏi cơ sở hạ tầng lưu trữ mạnh mẽ, hiệu suất cao , có thể đáp ứng nhu cầu lưu trữ hiện tại và tương lai của bạn.

Hiểu về luồng dữ liệu trong quy trình AI.

Phân tích dữ liệu AI dựa trên vòng đời liên tục hỗ trợ việc học tập và tinh chỉnh liên tục cho các mô hình AI của bạn. Sau đây là cách AI và dữ liệu lớn hoạt động cùng nhau để hỗ trợ việc tạo và lặp lại liên tục:

1. Thu thập dữ liệu.

AI phải có quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu đa dạng, chất lượng cao, bao gồm cảm biến IoT, tích hợp phần mềm kinh doanh, tương tác trực tiếp với khách hàng và cơ sở kiến ​​thức độc quyền. Thông tin này và quyền truy cập của nó phải được quản lý hiệu quả để đảm bảo dữ liệu đầy đủ và chính xác, và quy trình thu thập dữ liệu tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư và các yêu cầu tuân thủ khác.

2. Chuẩn bị và làm sạch dữ liệu.

Chuẩn bị và làm sạch dữ liệu loại bỏ các bất thường và không chính xác làm giảm giá trị của các tập dữ liệu đó. Các kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong giai đoạn này của luồng dữ liệu bao gồm loại bỏ trùng lặp và chuẩn hóa, cùng với các chiến thuật khác.

3. Chú thích và dán nhãn dữ liệu.

Chú thích và gắn nhãn rất quan trọng khi đào tạo các mô hình AI. Chú thích gắn thẻ dữ liệu với thông tin ngữ cảnh có liên quan, chẳng hạn như gắn nhãn đối tượng trong video và hình ảnh hoặc áp dụng nhãn tình cảm để giúp AI hiểu rõ hơn phản hồi của khách hàng. Theo thời gian, chú thích và gắn nhãn nhất quán sẽ hỗ trợ đào tạo tốt hơn và kết quả AI hiệu quả hơn.

4. Lưu trữ và quản lý dữ liệu.

Lưu trữ hiệu quả, có khả năng mở rộng cao là cần thiết để hỗ trợ quản lý dữ liệu hiệu quả và lưu trữ dữ liệu cho quy trình làm việc AI. Các doanh nghiệp phải xây dựng cơ sở hạ tầng hỗ trợ bằng các giải pháp như Seagate Mozaic 3+™ , được thiết kế riêng để phục vụ những thách thức lưu trữ độc đáo của việc triển khai AI.

5. Vòng phản hồi dữ liệu AI.

Giá trị lâu dài của AI dựa trên những cải tiến lặp đi lặp lại. Vòng phản hồi dữ liệu AI bền vững bao gồm một chu kỳ liên tục về tiêu thụ dữ liệu, tạo nội dung và cải thiện hiệu suất, tất cả đều góp phần vào những cải tiến lặp đi lặp lại này. Các tổ chức phải có quyền truy cập dữ liệu liền mạch cho các công nghệ AI để tạo điều kiện cho chu kỳ phát triển có lợi này.

Nhu cầu lưu trữ AI.

Các quy trình công việc AI đòi hỏi một cơ sở hạ tầng lưu trữ được thiết kế để cân bằng các yêu cầu sau:

● Hiệu suất cao để xử lý dữ liệu nhanh chóng. Quy trình làm việc AI cần hiệu suất lưu trữ nhanh, cung cấp độ trễ thấp ở quy mô lớn, đặc biệt là khi sử dụng AI để tạo ra thông tin chi tiết theo thời gian thực.

● Khả năng mở rộng để đáp ứng các tập dữ liệu ngày càng tăng. Khi khối lượng dữ liệu tăng và việc triển khai AI tăng, cơ sở hạ tầng lưu trữ phải phát triển liền mạch cùng với các dịch vụ này.

● Độ tin cậy để đảm bảo quy trình làm việc không bị gián đoạn. Hiệu suất lưu trữ phải được duy trì ngay cả trong thời gian sử dụng cao điểm và dưới áp lực của các tập dữ liệu ngày càng tăng.

Để đáp ứng những nhu cầu đa dạng này, các doanh nghiệp cần một hệ sinh thái đa dạng về các giải pháp bộ nhớ và lưu trữ , sử dụng ổ đĩa thể rắn (SSD) cục bộ và mạng, bộ nhớ băng thông cao (HBM), bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên động (DRAM) và ổ cứng mạng.

Sự kết hợp giữa lưu trữ và tính toán trong AI.

Trong quy trình làm việc AI, cụm lưu trữ và tính toán không tồn tại như các thực thể riêng biệt. Chúng có vai trò hiệp đồng trong hiệu suất tổng thể và tối ưu hóa quy trình làm việc AI. GPU, CPU, HBM, DRAM, SSD doanh nghiệp và ổ cứng doanh nghiệp đều có các khả năng cụ thể liên quan đến sức mạnh xử lý và quản lý dữ liệu. Việc tích hợp liền mạch các giải pháp này là rất quan trọng để tối đa hóa hiệu suất AI.

Vai trò của Seagate trong việc hỗ trợ AI và quản lý dữ liệu ở quy mô lớn.

Seagate cung cấp một bộ giải pháp lưu trữ doanh nghiệp giúp tối ưu hóa dung lượng và hiệu quả trong trung tâm dữ liệu của bạn, hỗ trợ xây dựng trong khi bảo vệ cơ sở hạ tầng của bạn trong tương lai để đáp ứng nhu cầu AI đang phát triển và khối lượng công việc AI ngày càng tăng. Với Mozaic 3+, doanh nghiệp của bạn có thể trang bị cho trung tâm dữ liệu của mình bộ lưu trữ dung lượng lớn với mật độ diện tích chưa từng có.

Lưu trữ và tính toán—nhu cầu song song cho quy trình làm việc AI.

Giải pháp Seagate Mozaic 3+ hỗ trợ dễ dàng các công nghệ bổ sung tạo nên quy trình làm việc AI của bạn , nâng cao hiệu suất, khả năng mở rộng và độ tin cậy.

Một cách tiếp cận hiệp lực để quản lý tài nguyên điện toán và lưu trữ cuối cùng sẽ tối ưu hóa tốc độ, hiệu quả, mức tiêu thụ năng lượng và tính khả dụng của các khả năng AI của bạn. Khi được triển khai đúng cách, các giải pháp này sẽ bao trùm phổ giữa hiệu suất và quy mô để tối đa hóa giá trị hiện thực hóa lâu dài của khoản đầu tư AI của bạn.

Tìm hiểu cách Mozaic 3+ giúp AI đạt được tiềm năng tối đa.

Sức mạnh chuyển đổi của AI đòi hỏi cơ sở hạ tầng lưu trữ phá vỡ rào cản và nâng mật độ lưu trữ cũng như hiệu suất lên tầm cao mới.

Các giải pháp Seagate Mozaic 3+, bao gồm ổ cứng Exos® Mozaic 3+, đạt được điều này thông qua công nghệ ghi từ hỗ trợ nhiệt (HAMR), cho phép tăng mật độ diện tích đáng kể, đóng gói dữ liệu chặt hơn vào không gian nhỏ hơn, hiệu quả hơn—đồng thời vẫn giữ cho dữ liệu ổn định về mặt từ tính và nhiệt.

Với HAMR, Mozaic 3+ mở rộng giới hạn mật độ lưu trữ mà không ảnh hưởng đến độ tin cậy của bộ lưu trữ đó—và vẫn phù hợp với kích thước 3,5 inch tiện lợi và quen thuộc.

Cơ sở hạ tầng lưu trữ thông thường không được trang bị để hỗ trợ sự phát triển nhanh chóng của quy trình làm việc AI và các sáng kiến ​​dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp muốn tận dụng những cơ hội đổi mới này trước tiên phải đảm bảo rằng họ đã xây dựng được nền tảng lưu trữ có khả năng hỗ trợ các sáng kiến ​​này ở quy mô lớn.

---