Penerapan teknologi AI (kecerdasan buatan) dan data besar yang luas telah mendorong perubahan transformatif di hampir setiap industri, mengubah cara organisasi menghasilkan wawasan strategis serta mendorong pengambilan keputusan berbasis data.
Tingkat penerapan yang cepat ini diperkirakan tidak akan melambat dalam waktu dekat. Menurut Grand View Research, pasar global untuk teknologi AI diperkirakan tumbuh pada tingkat tahunan sebesar 36,6%, mencapai total nilai pasar global lebih dari $1,8 triliun pada tahun 2030.
Mulai dari usaha kecil hingga perusahaan besar, AI dan data besar menghadirkan efisiensi serta kemampuan baru untuk pengembangan strategi dan operasi sehari-hari. Sebagai pemimpin penyimpanan global, Seagate memainkan peran utama dalam menyediakan sistem penyimpanan data terukur, andal, dan berperforma tinggi yang diperlukan bisnis untuk mendukung AI serta data besar dalam alur kerja mereka.
Apa yang dimaksud dengan AI?
Kecerdasan buatan adalah teknologi inovatif yang mampu melakukan penalaran, pembelajaran, dan pemecahan masalah dengan kemampuan logis yang mensimulasikan kognisi dan kecerdasan manusia.
AI adalah istilah umum yang mencakup banyak bentuk kecerdasan virtual, termasuk pembelajaran mesin, AI generatif, dan pemrosesan bahasa alami. Melalui algoritma canggih, data besar, dan rekayasa cepat, AI adalah alat revolusioner yang memberdayakan kemampuan baru terkait personalisasi dan otomatisasi.
Apa yang dimaksud dengan data besar?
Data besar mengacu pada kumpulan data bervolume tinggi yang sangat besar dan rumit sehingga memerlukan sistem khusus untuk memproses, mengelola, serta menganalisis informasinya. Data besar biasanya mewakili kumpulan data yang berasal dari berbagai sumber, dan data tersebut disatukan oleh kepemilikannya dengan, atau relevansi terhadap, organisasi atau entitas tertentu.
AI, pembelajaran mesin, dan analitik tingkat lanjut biasanya diperlukan untuk memproses serta menganalisis data besar secara efektif agar dapat menghasilkan wawasan bernilai dari informasi ini.
Jenis data yang digunakan dalam AI
AI dapat menggunakan beberapa jenis data untuk menghasilkan wawasan bernilai yang menawarkan nilai strategis bagi bisnis yang ingin meningkatkan performa, mengoptimalkan produktivitas, dan memungkinkan perbaikan berkelanjutan di seluruh tim dan operasinya.
Berikut adalah tiga jenis data yang harus diketahui setiap orang saat menggunakan AI untuk analitik data:
1. Data terstruktur
Data terstruktur adalah data yang diproses dan teratur sehingga mudah dicari dalam basis data. Sumber umum data terstruktur meliputi informasi pelanggan, data inventaris, transaksi, dan log pemeliharaan.
Jenis data ini paling cocok untuk memberikan wawasan strategis yang memandu pengoptimalan dan perubahan lain dalam suatu organisasi.
2. Data tak terstruktur
Data tak terstruktur adalah informasi yang perlu diproses sebelum makna dan wawasan dapat diperoleh darinya. Gambar, video, dan jenis file teks tertentu merupakan bentuk umum dari data tak terstruktur.
Teknologi AI telah menjadi alat yang efektif untuk menganalisis data ini dalam skala besar, yang memungkinkan bisnis untuk mengekstrak wawasan bermanfaat dari kumpulan data tak terstruktur. Misalnya, AI dapat memantau rekaman keamanan dan mengidentifikasi anomali yang menunjukkan perilaku tertentu. AI juga dapat membantu mengevaluasi umpan balik pelanggan untuk secara otomatis mengontekstualisasikan dan mengategorikan setiap respons individu.
3. Data besar
Data besar biasanya mencakup kumpulan data terstruktur dan tak terstruktur, yang semuanya harus diproses dan dikelola dalam skala besar. AI dapat bergerak melintasi data terstruktur dan tak terstruktur untuk mengidentifikasi pola dalam perilaku pelanggan. AI juga dapat mengoordinasikan hubungan antara tren data terstruktur dan peristiwa data tak terstruktur untuk membantu mengontekstualisasikan informasi tentang perubahan dalam operasi, pola belanja, logistik rantai pasokan, dan banyak aplikasi lainnya.
Hubungan antara AI dan data besar
Karena teknologi AI digunakan untuk memproses dan menganalisis data besar, dua entitas terpisah ini menikmati manfaat bersama dari hubungan yang berkelanjutan ini.
Analisis data besar memberi model AI lebih banyak informasi untuk mempelajari dan menyempurnakan modelnya, sehingga meningkatkan performa AI dari waktu ke waktu. Sementara itu, kemampuan analitik AI yang lebih baik meningkatkan potensi dampak bisnis dari wawasan yang diperoleh dari data besar, memberikan lebih banyak nilai bagi organisasi Anda.
Hubungan simbiosis ini memungkinkan banyak industri untuk mencapai pemrosesan wawasan cepat yang mendukung intervensi berbasis data dan solusi AI yang dipersonalisasi.
Cara AI mendorong pertumbuhan data eksponensial
Melalui pemakaian dan analisis data, AI sendiri telah menjadi sumber pertumbuhan data yang signifikan melalui pembelajaran mesin, otomatisasi, dan otomatisasi konten. Perangkat IoT dan teknologi lain yang ditingkatkan AI semuanya berkontribusi pada volume data secara real-time yang belum pernah terjadi sebelumnya yang harus dikelola, dianalisis, dan disimpan.
Mengelola data dalam skala ini memerlukan infrastruktur penyimpanan yang tangguh dan berperforma tinggi yang dapat memenuhi kebutuhan penyimpanan Anda saat ini dan di masa mendatang.
Memahami alur data dalam proses AI
Analisis data AI bergantung pada masa pakai berkelanjutan yang mendukung pembelajaran dan penyempurnaan berkelanjutan untuk model AI Anda. Berikut cara AI dan data besar bekerja sama untuk mendukung pembuatan dan iterasi berkelanjutan:
1. Pengumpulan data
AI harus memiliki akses ke berbagai sumber data berkualitas tinggi, termasuk sensor IoT, integrasi perangkat lunak bisnis, interaksi langsung dengan pelanggan, dan basis pengetahuan kepemilikan. Informasi ini dan aksesnya harus dikelola secara efektif untuk memastikan data lengkap dan akurat, serta proses pengumpulan data mematuhi privasi dan persyaratan kepatuhan lainnya.
2. Persiapan dan pembersihan data
Persiapan dan pembersihan data menghilangkan anomali serta ketidakakuratan yang melemahkan nilai kumpulan data tersebut. Teknik umum yang digunakan dalam fase alur data ini meliputi deduplikasi dan normalisasi, di antara taktik lainnya.
3. Anotasi dan pelabelan data
Anotasi dan pelabelan sangat penting saat melatih model AI. Anotasi menandai data dengan informasi kontekstualisasi yang relevan, seperti memberi label objek dalam video dan gambar, atau menerapkan label sentimen untuk membantu AI memahami umpan balik pelanggan dengan lebih baik. Seiring waktu, anotasi dan pelabelan yang konsisten akan mendukung pelatihan yang lebih baik serta hasil AI yang lebih efektif.
4. Penyimpanan dan manajemen data
Penyimpanan yang efisien dan sangat terukur diperlukan untuk mendukung manajemen data yang efisien serta penyimpanan data untuk alur kerja AI. Bisnis harus membangun infrastruktur pendukung menggunakan solusi seperti Seagate Mozaic 3+™, yang dirancang khusus untuk melayani tantangan penyimpanan unik dari penerapan AI.
5. Loop umpan balik data AI
Nilai jangka panjang AI didasarkan pada peningkatan berulang. Loop umpan balik data AI yang berkelanjutan melibatkan siklus berkelanjutan dari pemakaian data, pembuatan konten, dan peningkatan performa yang semuanya berkontribusi pada peningkatan berulang ini. Organisasi harus memiliki akses data lancar untuk teknologi AI agar dapat memfasilitasi siklus pengembangan yang baik ini.
Kebutuhan penyimpanan AI
Alur kerja AI yang menuntut memerlukan infrastruktur penyimpanan yang dirancang untuk menyeimbangkan persyaratan berikut:
● Performa tinggi untuk pemrosesan data yang cepat. Alur kerja AI memerlukan performa penyimpanan cepat yang menawarkan latensi rendah dalam skala besar, terutama saat menggunakan AI untuk menghasilkan wawasan secara real-time.
● Skalabilitas untuk mengakomodasi kumpulan data yang terus bertambah. Seiring meningkatnya volume data dan meningkatnya penerapan AI, infrastruktur penyimpanan harus berkembang secara lancar bersama layanan ini.
● Keandalan untuk mengamankan alur kerja tanpa gangguan. Performa penyimpanan harus dipertahankan bahkan selama periode puncak penggunaan dan di bawah tekanan kumpulan data yang terus bertambah.
Untuk memenuhi berbagai kebutuhan ini, bisnis memerlukan ekosistem solusi memori dan penyimpanan yang beragam, yang memanfaatkan SSD (solid-state drive) lokal dan jaringan, HBM (memori bandwidth tinggi), DRAM (memori akses acak dinamis), dan hard disk jaringan.
Sinergi penyimpanan dan komputasi dalam AI
Dalam alur kerja AI, kluster penyimpanan dan komputasi tidak ada sebagai entitas terpisah. Keduanya memiliki peran sinergis dalam performa dan pengoptimalan alur kerja AI secara keseluruhan. GPU, CPU, HBM, DRAM, SSD perusahaan, dan hard disk perusahaan masing-masing memiliki kemampuan spesifik terkait daya pemrosesan dan manajemen data. Integrasi lancar dari solusi ini sangat penting untuk memaksimalkan performa AI.
Peran Seagate dalam mengaktifkan AI dan manajemen data dalam skala besar
Seagate menawarkan rangkaian solusi penyimpanan perusahaan yang mengoptimalkan kapasitas dan efisiensi di pusat data Anda, mendukung pengembangan sekaligus mempersiapkan infrastruktur Anda di masa mendatang untuk menghadapi tuntutan AI yang terus berkembang dan volume alur kerja AI yang terus bertambah. Dengan Mozaic 3+, bisnis Anda dapat melengkapi pusat datanya dengan penyimpanan berkapasitas besar pada densitas area yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Penyimpanan dan komputasi—kebutuhan bersama untuk alur kerja AI
Solusi Seagate Mozaic 3+ dengan mudah mendukung teknologi pelengkap yang menyusun alur kerja AI Anda, meningkatkan standar performa, skalabilitas, dan keandalan.
Pendekatan sinergis untuk mengelola sumber daya komputasi dan penyimpanan pada akhirnya mengoptimalkan kecepatan, efisiensi, pemakaian energi, dan ketersediaan kemampuan AI Anda. Bila diterapkan dengan tepat, solusi ini menjangkau spektrum antara performa dan skala untuk memaksimalkan realisasi nilai jangka panjang dari investasi AI Anda.
Pelajari cara Mozaic 3+ membantu AI mencapai potensi penuhnya
Daya transformatif AI memerlukan infrastruktur penyimpanan yang mematahkan halangan serta meningkatkan densitas dan performa penyimpanan ke tingkat yang baru.
Solusi Seagate Mozaic 3+, termasuk hard disk Exos® Mozaic 3+, mencapainya melalui HAMR (perekaman magnetik dengan bantuan panas), yang memungkinkan peningkatan densitas area signifikan yang mengemas data lebih ringkas ke dalam ruang yang lebih kecil dan efisien, sambil menjaga data tersebut tetap stabil secara magnetis dan termal.
Dengan HAMR, Mozaic 3+ memperluas batasan densitas penyimpanan tanpa mengurangi keandalan penyimpanan tersebut, dan tetap sesuai dengan ukuran 3,5 inci yang nyaman dan sudah dikenal.
Infrastruktur penyimpanan konvensional tidak dilengkapi untuk mendukung pertumbuhan pesat alur kerja AI dan inisiatif data besar. Bisnis yang ingin memanfaatkan peluang inovatif ini pertama-tama harus memastikan bahwa mereka telah membangun fondasi penyimpanan yang mampu mendukung inisiatif ini dalam skala besar.
Jelajahi sendiri solusi penyimpanan Seagate, dan temukan bagaimana Mozaic 3+ dapat membantu memenuhi kebutuhan AI dan data besar Anda yang sedang berkembang.
