Penyimpanan: landasan nilai data

Di era AI, data merupakan aset penentu ekonomi AI. Data berpotensi memberikan pengaruh tak terbatas, hasil yang lebih baik, keunggulan kompetitif, dan menciptakan organisasi yang dapat dipercaya.

Selain itu, penyimpanan data memiliki kekuatan untuk membuka potensi ini.

Penyimpanan yang mampu menahan beban

Di era AI, data menjadi lebih berat — lebih padat, lebih kaya, tanpa henti. Untuk mewujudkan nilainya, diperlukan infrastruktur penyimpanan yang mampu menanggung beban kerja berat dan terus memberikan layanan tanpa gangguan, berapa pun skalanya.

Bagi perusahaan yang sukses, penyimpanan bukanlah pusat biaya; melainkan landasan keunggulan mereka.

• Kapasitas besar menyimpan aset tak tergantikan yang mendorong terobosan di masa depan.
• Efisiensi mempertahankan performa sekaligus menekan biaya dan emisi karbon.
• Throughput yang tinggi memastikan klaster GPU terus beroperasi 24/7 berkat saluran data bandwidth tinggi.
• Keandalannya mampu menangani intensitas dan frekuensi operasi penulisan skala AI.

Ukur, ubah cara pandang, audit, investasikan

Karena status data yang semakin penting dalam ekonomi AI, para pemimpin organisasi perlu bersikap strategis terhadap bentuk modal ini. Bagaimana caranya?

Ikuti empat langkah berikut:

1. Ukur nilai data Anda

Di era AI, pertanyaannya bukanlah apakah data itu berharga, melainkan seberapa berharganya data tersebut. Para pemimpin perusahaan perlu mengembangkan kerangka kerja untuk membantu mengukur dampak dan potensi data. Mereka perlu bertanya: Apa wawasan, inovasi, atau peluang yang dapat dihasilkan dari kumpulan data? Lalu, bagaimana nilai tersebut dapat ditingkatkan pada iterasi atau model berikutnya?

2. Ubah cara pandang Anda dalam memperlakukan data.

Retensi bukan lagi pos anggaran yang harus dihindari. Karena kumpulan data yang lebih besar meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi, setiap byte membawa potensi tersembunyi. Secara default, gunakan kebijakan retensi, yakni simpan setiap byte yang bisa Anda simpan. Domain yang tidak terstruktur seperti layanan pelanggan, keamanan siber, atau pemeliharaan prediktif khususnya memberikan hasil yang menguntungkan dalam hal retensi.

3. Audit dan kelola data Anda

Tanpa data yang tepercaya, tidak akan ada AI yang tepercaya. Pastikan data bersih dan bersumber secara etis untuk memperkuat hasil dan menumbuhkan kepercayaan pelanggan Anda. Audit bukan sekadar formalitas kepatuhan, tetapi pendorong kinerja. Kualitas data yang buruk merugikan organisasi, mengurangi efisiensi, dan merusak kepercayaan pelanggan. Tata kelola yang kuat juga memberikan keuntungan; perusahaan dengan praktik tata kelola data yang matang lebih cenderung melaporkan bahwa inisiatif AI mereka memenuhi atau melampaui harapan.

4. Investasikan pada penyimpanan yang dapat diskalakan

Data adalah modal ekonomi AI. Penyimpanan adalah landasan nilai data. Bersama-sama, mereka memegang kunci keunggulan kompetitif dan transformasi bisnis.

Anda siap memanfaatkan data? Hubungi pakar.