01 11月, 2024
人工智能和大数据正在通过战略性和数据驱动的洞察力改变企业。探索它们的影响并了解大规模数据管理的存储解决方案。
人工智能 (AI) 和大数据技术的广泛应用推动了几乎所有行业的变革，改变了组织产生战略洞察力和推动数据驱动决策的方式。
预计这种快速的采用速度短期内不会放缓。根据 Grand View Research 的预测，全球人工智能技术市场将以每年 36.6% 的速度增长，到 2030 年全球市场总值将超过 1.8 万亿美元。
从小型企业到大型企业，人工智能和大数据正在为战略制定和日常运营带来新的效率和能力。作为全球存储领域的领导者，Seagate 在提供可扩展、可靠且高性能的 数据存储系统方面发挥着核心作用，帮助企业在其工作流程中支持 AI 和大数据。
人工智能是一种模拟人类认知和智能，具有推理、学习和解决问题的逻辑能力的创新技术。
人工智能是一个涵盖多种形式的虚拟智能的总称，包括机器学习、生成人工智能和自然语言处理。通过先进的算法、大数据和快速工程，人工智能是一种革命性的工具，能够为个性化和自动化方面的新功能提供动力。
大数据是指庞大而复杂的高容量数据集，需要专门的系统来处理、管理和分析其信息。大数据通常代表来自广泛来源的数据集，并且数据因其所有权或与特定组织或实体的相关性而统一。
通常需要人工智能、机器学习和高级分析来有效地处理和分析大数据，以从这些信息中产生有价值的见解。
人工智能可以使用多种类型的数据来产生有价值的见解，为寻求提升绩效、优化生产力并实现团队和运营持续改进的企业提供战略价值。
以下是使用人工智能进行数据分析时每个人都应该了解的三种数据类型：
结构化数据是经过处理和组织的数据，可以在数据库中轻松搜索。结构化数据的常见来源包括客户信息、库存数据、交易和维护日志。
这种类型的数据最适合提供指导组织内部优化和其他变革的战略见解。
非结构化数据是需要经过处理才能从中获取意义和见解的信息。图像、视频和某些类型的文本文件是非结构化数据的常见形式。
人工智能技术已成为大规模分析这些数据的有效工具，使企业能够从非结构化数据集中提取强大的见解。例如，人工智能可以监控安全录像并识别指示特定行为的异常。它还可以帮助评估客户反馈，以自动对每个单独的回复进行情境化和分类。
大数据通常包括结构化和非结构化数据集，所有这些数据集都必须进行大规模处理和管理。人工智能可以跨越结构化和非结构化数据来识别客户行为模式。它还可以协调结构化数据趋势和非结构化数据事件之间的关系，以帮助将有关运营、购物模式、供应链物流和许多其他应用程序的变化的信息情境化。
随着人工智能技术被用于处理和分析大数据，这两个独立的实体从这种持续的关系中获得了互利。
大数据分析为人工智能模型提供了更多信息来学习和改进其模型，从而随着时间的推移提高人工智能的性能。同时，更好的人工智能分析能力可以增加从大数据中收集到的洞察力对业务的潜在影响，为您的组织带来更多价值。
这种共生关系使许多行业能够实现快速洞察处理，支持数据驱动的干预和个性化的人工智能解决方案。
通过数据的消费和分析，人工智能本身通过机器学习、自动化和内容自动化成为数据增长的重要来源。物联网设备和其他人工智能增强技术都产生了前所未有的大量实时数据，这些数据必须进行管理、分析和存储。
管理如此规模的数据需要强大的高性能存储基础架构，以满足您当前和未来的存储需求。
AI 数据分析依赖于持续的生命周期，支持 AI 模型的持续学习和改进。以下是人工智能和大数据如何协同工作以支持持续创造和迭代：
人工智能必须能够访问多样化、高质量的数据源，包括物联网传感器、业务软件集成、与客户的直接互动以及专有知识库。必须有效管理这些信息及其访问，以确保数据完整准确，并且数据收集过程符合隐私和其他合规性要求。
数据准备和清理可以消除损害这些数据集价值的异常和不准确性。数据流这一阶段使用的常见技术包括重复数据删除和规范化等策略。
在训练人工智能模型时，注释和标签至关重要。注释使用相关的上下文信息标记数据，例如标记视频和图像中的对象，或应用情感标签来帮助人工智能更好地理解客户反馈。随着时间的推移，一致的注释和标签将支持更好的训练和更有效的人工智能成果。
需要高效、高度可扩展的存储来支持高效的数据管理和人工智能工作流的数据存储。企业必须使用 Seagate Mozaic 3+™ 等解决方案构建支持性基础设施，该解决方案专为应对 AI 实施的独特存储挑战而设计。
人工智能的长期价值基于不断迭代的改进。可持续的人工智能数据反馈循环涉及数据消耗、内容生成和性能改进的连续循环，所有这些都有助于这些迭代改进。组织必须能够无缝访问人工智能技术的数据，以促进这一良性发展循环。
要求严格的 AI 工作流程需要能够平衡以下要求的存储基础设施：
● 高性能，可快速处理数据。AI 工作流程需要快速的存储性能，以提供大规模低延迟，尤其是在使用 AI 生成实时洞察时。
● 可扩展性，以适应不断增长的数据集。随着数据量的增加和人工智能的实施增加，存储基础设施必须与这些服务无缝地增长。
● 确保工作流程不间断的可靠性。即使在使用高峰期和数据集不断增长的压力下，也必须保持存储性能。
为了满足这些多方面的需求，企业需要多样化的内存和存储解决方案生态系统，利用本地和网络固态硬盘 (SSD)、高带宽内存 (HBM)、动态随机存取存储器 (DRAM) 和网络硬盘。
在 AI 工作流中，存储和计算集群并不作为单独的实体存在。它们在 AI 工作流程的整体性能和优化方面发挥着协同作用。GPU、CPU、HBM、DRAM、企业级 SSD 和 企业级硬盘 各自在处理能力和数据管理方面发挥着特定的作用。这些解决方案的无缝集成对于最大限度地提高人工智能性能至关重要。
Seagate 提供一套企业存储解决方案，可优化数据中心的容量和效率，支持扩建，同时确保您的基础架构能够满足不断变化的 AI 需求和不断增长的 AI 工作流程的需求。借助 Mozaic 3+ (魔彩盒 3+)，您的企业可以为其数据中心配备前所未有的面密度的大容量存储。
Seagate Mozaic 3+ (魔彩盒 3+) 解决方案可轻松支持构成您的 AI 工作流的互补技术，从而提高性能、可扩展性和可靠性。
管理计算资源和存储的协同方法最终可优化您的 AI 功能的速度、效率、能耗和可用性。如果实施得当，这些解决方案将涵盖性能和规模之间的范围，从而最大限度地实现您的人工智能投资的长期价值。
人工智能的变革力量需要打破障碍并将存储密度和性能提升到新高度的存储基础设施。
Seagate 的 Mozaic 3+ (魔彩盒 3+) 解决方案，包括 Exos® Mozaic 3+ (魔彩盒 3+) 硬盘，通过热辅助磁记录（HAMR）技术实现这一目标。该技术显著提升了面积密度，使数据能够更紧密地封装在更小、更高效的空间中，同时保持数据在磁性和热稳定性方面的可靠性。
借助 HAMR，Mozaic 3+ (魔彩盒 3+) 扩展了存储密度的限制，同时又不影响存储的可靠性，并且仍然适合方便、熟悉的 3.5 英寸外形尺寸。
传统的存储基础设施无法支持人工智能工作流程和大数据计划的快速增长。想要利用这些创新机会的企业必须首先确保他们已经建立了能够大规模支持这些举措的存储基础。
亲自探索 Seagate 存储解决方案 - 并了解 Mozaic 3+ (魔彩盒 3+) 如何帮助您满足新兴的 AI 和大数据需求。
消除指数级数据增长的挑战。
机械硬盘和 SSD 将与 GPU、CPU、HBM 和 DRAM 一起成为人工智能应用的重要组件。
Seagate 首席商务官 B.S.Teh 出席路透社 Momentum AI Asia 2025 大会
