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Die Auswirkungen von KI und Big Data
01 Nov., 2024
KI und Big Data verändern Unternehmen mit strategischen und datengesteuerten Erkenntnissen. Erkunden Sie ihre Auswirkungen und erfahren Sie mehr über Speicherlösungen für die Datenverwaltung im großen Maßstab.
Die flächendeckende Einführung künstlicher Intelligenz (KI) und Big-Data-Technologien hat in nahezu allen Branchen zu tiefgreifenden Veränderungen geführt und die Art und Weise verändert, wie Unternehmen strategische Erkenntnisse gewinnen und datenbasierte Entscheidungen treffen.
Es ist nicht zu erwarten, dass sich diese rasante Akzeptanzrate in absehbarer Zeit verlangsamt. Laut Grand View Research wird der globale Markt für KI-Technologie voraussichtlich jährlich um 36,6 % wachsen und bis 2030 einen globalen Marktwert von über 1,8 Billionen US-Dollar erreichen.
Von kleinen Unternehmen bis hin zu Großkonzernen bringen KI und Big Data neue Effizienzen und Möglichkeiten in die Strategieentwicklung und den täglichen Betrieb. Als weltweit führender Anbieter von Speicherlösungen spielt Seagate eine zentrale Rolle bei der Bereitstellung skalierbarer, zuverlässiger und leistungsstarker Datenspeichersysteme, die Unternehmen zur Unterstützung von KI und Big Data in ihren Arbeitsabläufen benötigen.
Künstliche Intelligenz ist eine innovative Technologie, die logische Denk-, Lern- und Problemlösungsfähigkeiten ermöglicht und dabei menschliche Wahrnehmung und Intelligenz simuliert.
KI ist ein Überbegriff, der viele Formen virtueller Intelligenz umfasst, darunter maschinelles Lernen, generative KI und natürliche Sprachverarbeitung. Durch fortschrittliche Algorithmen, Big Data und schnelles Engineering ist KI ein revolutionäres Tool, das neue Möglichkeiten in Bezug auf Personalisierung und Automatisierung bietet.
Big Data bezieht sich auf große Datensätze, die so groß und komplex sind, dass für die Verarbeitung, Verwaltung und Analyse der darin enthaltenen Informationen spezialisierte Systeme erforderlich sind. Big Data stellt typischerweise Datensätze dar, die aus einer Vielzahl von Quellen stammen, und die Daten werden durch ihren Besitz oder ihre Relevanz für eine bestimmte Organisation oder Entität vereinheitlicht.
Um Big Data effektiv zu verarbeiten und zu analysieren und aus diesen Informationen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, sind in der Regel KI, maschinelles Lernen und erweiterte Analysen erforderlich.
Mithilfe von KI können verschiedene Datentypen genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Unternehmen, die ihre Leistung steigern, ihre Produktivität optimieren und eine kontinuierliche Verbesserung ihrer Teams und Betriebsabläufe ermöglichen möchten, einen strategischen Wert bieten.
Hier sind die drei Datentypen, die jeder kennen sollte, wenn er KI für die Datenanalyse verwendet:
Strukturierte Daten sind verarbeitete, organisierte Daten, die in einer Datenbank leicht durchsuchbar sind. Zu den gängigen Quellen strukturierter Daten gehören Kundeninformationen, Bestandsdaten, Transaktionen und Wartungsprotokolle.
Diese Art von Daten eignet sich am besten, um strategische Erkenntnisse zu liefern, die Optimierungen und andere Änderungen innerhalb einer Organisation steuern.
Unstrukturierte Daten sind Informationen, die verarbeitet werden müssen, bevor Bedeutung und Erkenntnisse daraus gewonnen werden können. Bilder, Videos und bestimmte Arten von Textdateien sind gängige Formen unstrukturierter Daten.
KI-Technologien sind zu einem effektiven Werkzeug für die Analyse dieser Daten im großen Maßstab geworden und ermöglichen es Unternehmen, aus unstrukturierten Datensätzen wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Beispielsweise kann KI Sicherheitsaufnahmen überwachen und Anomalien erkennen, die auf ein bestimmtes Verhalten hinweisen. Es kann auch bei der Auswertung von Kundenfeedback helfen, um jede einzelne Antwort automatisch zu kontextualisieren und zu kategorisieren.
Big Data umfasst typischerweise sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datensätze, die alle im großen Maßstab verarbeitet und verwaltet werden müssen. KI kann strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten, um Muster im Kundenverhalten zu erkennen. Darüber hinaus kann es Beziehungen zwischen strukturierten Datentrends und unstrukturierten Datenereignissen koordinieren, um Informationen über Änderungen im Betrieb, Einkaufsverhalten, der Lieferkettenlogistik und vielen anderen Anwendungen in einen Kontext zu setzen.
Da KI-Technologien zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt werden, profitieren diese beiden getrennten Einheiten gegenseitig von dieser laufenden Beziehung.
Durch die Analyse großer Datenmengen erhalten KI-Modelle mehr Informationen, um zu lernen und ihre Modelle zu verfeinern, wodurch die KI-Leistung im Laufe der Zeit verbessert wird. Gleichzeitig steigern bessere KI-Analysefunktionen die potenziellen geschäftlichen Auswirkungen der aus Big Data gewonnenen Erkenntnisse und bieten Ihrem Unternehmen einen Mehrwert.
Diese symbiotische Beziehung ermöglicht vielen Branchen eine schnelle Verarbeitung von Erkenntnissen, die datengesteuerte Eingriffe und personalisierte KI-Lösungen unterstützen.
Durch die Nutzung und Analyse von Daten ist die KI selbst durch maschinelles Lernen, Automatisierung und Inhaltsautomatisierung zu einer bedeutenden Quelle des Datenwachstums geworden. IoT-Geräte und andere KI-gestützte Technologien tragen alle zu beispiellosen Mengen an Echtzeitdaten bei, die verwaltet, analysiert und gespeichert werden müssen.
Für die Verwaltung von Daten dieser Größenordnung ist eine robuste Hochleistungs-Speicherinfrastruktur erforderlich, die Ihren aktuellen und zukünftigen Speicheranforderungen gerecht wird.
Die KI-Datenanalyse basiert auf einem kontinuierlichen Lebenszyklus, der das kontinuierliche Lernen und die Verfeinerung Ihrer KI-Modelle unterstützt. So arbeiten KI und Big Data zusammen, um die laufende Erstellung und Iteration zu unterstützen:
KI muss Zugriff auf vielfältige, hochwertige Datenquellen haben, darunter IoT-Sensoren, Integrationen von Unternehmenssoftware, direkte Interaktionen mit Kunden und eine proprietäre Wissensdatenbank. Diese Informationen und der Zugriff darauf müssen effektiv verwaltet werden, um sicherzustellen, dass die Daten vollständig und richtig sind und dass der Datenerfassungsprozess den Datenschutz- und anderen Compliance-Anforderungen entspricht.
Durch die Datenaufbereitung und -bereinigung werden Anomalien und Ungenauigkeiten beseitigt, die den Wert dieser Datensätze schmälern. Zu den in dieser Phase des Datenflusses verwendeten gängigen Techniken zählen unter anderem Deduplizierung und Normalisierung.
Anmerkungen und Beschriftungen sind beim Trainieren von KI-Modellen von entscheidender Bedeutung. Annotationen versehen Daten mit relevanten Kontextinformationen, beispielsweise durch die Beschriftung von Objekten in Videos und Bildern oder durch die Anwendung von Stimmungsbezeichnungen, um der KI zu helfen, Kundenfeedback besser zu verstehen. Mit der Zeit werden konsistente Anmerkungen und Beschriftungen zu einem besseren Training und effektiveren KI-Ergebnissen beitragen.
Zur Unterstützung einer effizienten Datenverwaltung und Datenspeicherung für KI-Workflows ist ein effizienter, hochgradig skalierbarer Speicher erforderlich. Unternehmen müssen eine unterstützende Infrastruktur mithilfe von Lösungen wie Seagate Mozaic 3+™ aufbauen, das speziell für die einzigartigen Speicherherausforderungen von KI-Implementierungen entwickelt wurde.
Der langfristige Wert von KI basiert auf iterativen Verbesserungen. Eine nachhaltige KI-Daten-Feedbackschleife umfasst einen kontinuierlichen Zyklus aus Datenverbrauch, Inhaltsgenerierung und Leistungsverbesserung, die alle zu diesen iterativen Verbesserungen beitragen. Um diesen positiven Entwicklungszyklus zu ermöglichen, müssen Organisationen über einen nahtlosen Datenzugriff für KI-Technologien verfügen.
Anspruchsvolle KI-Workflows erfordern eine Speicherinfrastruktur, die die folgenden Anforderungen erfüllt:
● Hohe Leistung für schnelle Datenverarbeitung. KI-Workflows benötigen eine schnelle Speicherleistung, die im großen Maßstab eine geringe Latenz bietet, insbesondere wenn KI zur Generierung von Erkenntnissen in Echtzeit verwendet wird.
● Skalierbarkeit zur Anpassung an wachsende Datensätze. Mit zunehmendem Datenvolumen und zunehmender KI-Implementierung muss die Speicherinfrastruktur nahtlos mit diesen Diensten mitwachsen.
● Zuverlässigkeit zur Sicherung unterbrechungsfreier Arbeitsabläufe. Die Speicherleistung muss auch während Spitzenzeiten und unter der Belastung wachsender Datensätze aufrechterhalten werden.
Um diesen vielschichtigen Anforderungen gerecht zu werden, benötigen Unternehmen ein diversifiziertes Ökosystem aus Arbeitsspeicher- und Speicherlösungen, das lokale und Netzwerk-Solid-State-Laufwerke (SSDs), High Bandwidth Memory (HBM), Dynamic Random Access Memory (DRAM) und Netzwerkfestplatten nutzt.
In einem KI-Workflow existieren Speicher- und Rechencluster nicht als separate Einheiten. Sie spielen eine synergetische Rolle bei der Gesamtleistung und Optimierung von KI-Workflows. GPUs, CPUs, HBM, DRAM, Enterprise-SSDs und Enterprise-Festplatten bieten jeweils spezifische Funktionen hinsichtlich Verarbeitungsleistung und Datenverwaltung. Die nahtlose Integration dieser Lösungen ist für die Maximierung der KI-Leistung von entscheidender Bedeutung.
Seagate bietet eine Reihe von Enterprise-Speicherlösungen an, die die Kapazität und Effizienz Ihres Rechenzentrums optimieren, den Ausbau unterstützen und gleichzeitig Ihre Infrastruktur für sich entwickelnde KI-Anforderungen und ein wachsendes Volumen an KI-Workflows zukunftssicher machen. Mit Mozaic 3+ kann Ihr Unternehmen sein Rechenzentrum mit Massenspeichern in beispielloser Flächendichte ausstatten.
Die Seagate Mozaic 3+-Lösung unterstützt mühelos die ergänzenden Technologien Ihres KI-Workflows und setzt neue Maßstäbe in puncto Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
Ein synergetischer Ansatz zur Verwaltung von Rechenressourcen und Speicher optimiert letztendlich die Geschwindigkeit, Effizienz, den Energieverbrauch und die Verfügbarkeit Ihrer KI-Funktionen. Bei ordnungsgemäßer Implementierung decken diese Lösungen das gesamte Spektrum zwischen Leistung und Skalierbarkeit ab, um die langfristige Wertrealisierung Ihrer KI-Investitionen zu maximieren.
Die transformative Kraft der KI erfordert eine Speicherinfrastruktur, die Barrieren durchbricht und die Speicherdichte und Leistung auf ein neues Niveau hebt.
Die Mozaic 3+-Lösungen von Seagate, einschließlich der Exos® Mozaic 3+-Festplatten, erreichen dies durch wärmeunterstützte magnetische Aufzeichnung (HAMR), die eine erhebliche Steigerung der Flächendichte ermöglicht und so die Daten dichter auf kleinerem, effizienterem Raum komprimiert – und gleichzeitig die Daten magnetisch und thermisch stabil hält.
Mit HAMR erweitert Mozaic 3+ die Grenzen der Speicherdichte, ohne die Zuverlässigkeit dieses Speichers zu beeinträchtigen – und passt dennoch in den praktischen, vertrauten 3,5-Zoll-Formfaktor.
Herkömmliche Speicherinfrastrukturen sind nicht dafür ausgelegt, das schnelle Wachstum von KI-Workflows und Big-Data-Initiativen zu unterstützen. Unternehmen, die diese innovativen Möglichkeiten nutzen möchten, müssen zunächst sicherstellen, dass sie eine Speichergrundlage geschaffen haben, die diese Initiativen im großen Maßstab unterstützen kann.
Entdecken Sie die Speicherlösungen von Seagate selbst und entdecken Sie, wie Mozaic 3+ Ihnen dabei helfen kann, Ihre neuen KI- und Big Data-Anforderungen zu erfüllen.
Beseitigen Sie die Herausforderungen des exponentiellen Datenwachstums.
Warum Daten das entscheidende Asset der KI-Wirtschaft sind
