La adopción generalizada de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y big data ha impulsado un cambio transformador en prácticamente todas las industrias, modificando el modo en que las organizaciones generan conocimientos estratégicos e impulsan la toma de decisiones basada en datos.
No se espera que este rápido ritmo de adopción disminuya en el corto plazo. Según Grand View Research, se proyecta que el mercado global de tecnología de IA crecerá a una tasa anual del 36,6%, alcanzando un valor de mercado global total de más de 1,8 billones de dólares para 2030.
Desde las pequeñas empresas hasta las grandes corporaciones, la IA y el big data están aportando nuevas eficiencias y capacidades al desarrollo de estrategias y a las operaciones diarias. Como líder mundial en almacenamiento, Seagate desempeña un papel central al proporcionar los sistemas de almacenamiento de datos escalables, confiables y de alto rendimiento que las empresas necesitan para respaldar la IA y el big data en sus flujos de trabajo.
¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial es una tecnología innovadora capaz de realizar razonamiento, aprendizaje y resolución de problemas con capacidades lógicas que simulan la cognición y la inteligencia humanas.
IA es un término general que abarca muchas formas de inteligencia virtual, incluido el aprendizaje automático, la IA generativa y el procesamiento del lenguaje natural. A través de algoritmos avanzados, big data e ingeniería rápida, la IA es una herramienta revolucionaria que impulsa nuevas capacidades de personalización y automatización.
¿Qué es el big data?
Big data se refiere a conjuntos de datos de gran volumen que son tan grandes y complejos que requieren sistemas especializados para procesar, gestionar y analizar su información. Los macrodatos suelen representar conjuntos de datos que provienen de una amplia gama de fuentes y están unificados por su propiedad o relevancia para una organización o entidad específica.
Generalmente se requieren inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis avanzados para procesar y analizar eficazmente grandes volúmenes de datos y generar información valiosa a partir de ellos.
Tipos de datos utilizados en IA
La IA puede utilizar varios tipos de datos para generar información valiosa que ofrece valor estratégico a las empresas que buscan elevar el rendimiento, optimizar la productividad y permitir la mejora continua en sus equipos y operaciones.
Estos son los tres tipos de datos que todos deberían conocer al utilizar IA para el análisis de datos:
1. Datos estructurados
Los datos estructurados son datos procesados y organizados que se pueden buscar fácilmente dentro de una base de datos. Las fuentes comunes de datos estructurados incluyen información de clientes, datos de inventario, transacciones y registros de mantenimiento.
Este tipo de datos son los más adecuados para proporcionar información estratégica que oriente las optimizaciones y otros cambios dentro de una organización.
2. Datos no estructurados
Los datos no estructurados son información que necesita ser procesada antes de que se pueda derivar significado y conocimientos de ella. Las imágenes, los vídeos y ciertos tipos de archivos de texto son formas comunes de datos no estructurados.
Las tecnologías de IA se han convertido en una herramienta eficaz para analizar estos datos a escala, lo que permite a las empresas extraer información valiosa de conjuntos de datos no estructurados. Por ejemplo, la IA puede monitorear imágenes de seguridad e identificar anomalías que indiquen un comportamiento específico. También puede ayudar a evaluar los comentarios de los clientes para contextualizar y categorizar automáticamente cada respuesta individual.
3. macrodatos
Los macrodatos suelen incluir conjuntos de datos estructurados y no estructurados, todos los cuales deben procesarse y gestionarse a escala. La IA puede moverse a través de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones en el comportamiento del cliente. También puede coordinar relaciones entre tendencias de datos estructurados y eventos de datos no estructurados para ayudar a contextualizar la información sobre cambios en las operaciones, patrones de compra, logística de la cadena de suministro y muchas otras aplicaciones.
Conexión entre la IA y el big data
A medida que se utilizan tecnologías de IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos, estas dos entidades separadas disfrutan de beneficios mutuos gracias a esta relación continua.
El análisis de big data proporciona a los modelos de IA más información para aprender y perfeccionar sus modelos, mejorando el rendimiento de la IA con el tiempo. Mientras tanto, mejores capacidades de análisis de IA aumentan el impacto comercial potencial de los conocimientos obtenidos del big data, brindando más valor a su organización.
Esta relación simbiótica permite que muchas industrias logren un procesamiento rápido de información que respalde intervenciones basadas en datos y soluciones de IA personalizadas.
Cómo la IA impulsa el crecimiento exponencial de los datos
A través del consumo y análisis de datos, la propia IA se ha convertido en una fuente importante de crecimiento de datos a través del aprendizaje automático, la automatización y la automatización de contenido. Los dispositivos IoT y otras tecnologías mejoradas con IA contribuyen a volúmenes sin precedentes de datos en tiempo real que deben gestionarse, analizarse y almacenarse.
La gestión de datos a esta escala requiere una infraestructura de almacenamiento robusta y de alto rendimiento que pueda satisfacer sus necesidades de almacenamiento actuales y futuras.
Comprender el flujo de datos en el proceso de IA
El análisis de datos de IA se basa en un ciclo de vida continuo que respalda el aprendizaje y el perfeccionamiento constantes de sus modelos de IA. Así es como la IA y el big data trabajan juntos para respaldar la creación y la iteración continuas:
1. Recopilación de datos
La IA debe tener acceso a fuentes de datos diversas y de alta calidad, incluidos sensores de IoT, integraciones de software empresarial, interacciones directas con los clientes y una base de conocimiento patentada. Esta información y su acceso deben gestionarse de manera eficaz para garantizar que los datos sean completos y precisos, y que el proceso de recopilación de datos cumpla con los requisitos de privacidad y otros requisitos de cumplimiento.
2. Preparación y limpieza de datos
La preparación y limpieza de datos elimina anomalías e imprecisiones que socavan el valor de esos conjuntos de datos. Las técnicas comunes utilizadas en esta fase del flujo de datos incluyen la deduplicación y la normalización, entre otras tácticas.
3. Anotación y etiquetado de datos
La anotación y el etiquetado son fundamentales durante el entrenamiento de modelos de IA. Las etiquetas de anotación etiquetan los datos con información contextualizadora relevante, como etiquetar objetos en videos e imágenes o aplicar etiquetas de sentimiento para ayudar a la IA a comprender mejor los comentarios de los clientes. Con el tiempo, la anotación y el etiquetado consistentes favorecerán un mejor entrenamiento y resultados de IA más efectivos.
4. Almacenamiento y gestión de datos
Se requiere un almacenamiento eficiente y altamente escalable para respaldar la gestión eficiente de datos y el almacenamiento de datos para flujos de trabajo de IA. Las empresas deben construir una infraestructura de apoyo utilizando soluciones como Seagate Mozaic 3+™, que está diseñado específicamente para abordar los desafíos de almacenamiento únicos de las implementaciones de IA.
5. Bucle de retroalimentación de datos de IA
El valor a largo plazo de la IA se basa en mejoras iterativas. Un ciclo de retroalimentación de datos de IA sostenible implica un ciclo continuo de consumo de datos, generación de contenido y mejora del rendimiento que contribuyen a estas mejoras iterativas. Las organizaciones deben tener acceso fluido a los datos de las tecnologías de IA para facilitar este círculo virtuoso de desarrollo.
Necesidades de almacenamiento de IA
Los flujos de trabajo de IA exigentes requieren una infraestructura de almacenamiento diseñada para equilibrar los siguientes requisitos:
● Alto rendimiento para un procesamiento rápido de datos. Los flujos de trabajo de IA necesitan un rendimiento de almacenamiento rápido que ofrezca baja latencia a escala, especialmente cuando se utiliza IA para generar información en tiempo real.
● Escalabilidad para adaptarse a conjuntos de datos en crecimiento. A medida que aumenta el volumen de datos y aumentan las implementaciones de IA, la infraestructura de almacenamiento debe crecer sin problemas junto con estos servicios.
● Confiabilidad para asegurar flujos de trabajo ininterrumpidos. El rendimiento del almacenamiento debe mantenerse incluso durante los períodos pico de uso y bajo la presión de conjuntos de datos en crecimiento.
Para satisfacer estas necesidades multifacéticas, las empresas necesitan un ecosistema diverso de soluciones de memoria y almacenamiento, que utilice unidades de estado sólido (SSD) locales y de red, memoria de alto ancho de banda (HBM), memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM) y discos duros de red.
Sinergia de almacenamiento y computación en IA
En un flujo de trabajo de IA, los clústeres de almacenamiento y cómputo no existen como entidades separadas. Tienen un papel sinérgico en el rendimiento general y la optimización de los flujos de trabajo de IA. Las GPU, CPU, HBM, DRAM, SSD empresariales y discos duros empresariales ofrecen capacidades específicas en cuanto a potencia de procesamiento y gestión de datos. La integración perfecta de estas soluciones es fundamental para maximizar el rendimiento de la IA.
El papel de Seagate en la habilitación de la IA y la gestión de datos a gran escala
Seagate ofrece un conjunto de soluciones de almacenamiento empresarial que optimizan la capacidad y la eficiencia en su centro de datos, respaldando la expansión y al mismo tiempo preparando su infraestructura para las cambiantes demandas de IA y un volumen creciente de flujos de trabajo de IA. Con Mozaic 3+, su empresa puede equipar su centro de datos con almacenamiento de gran capacidad a densidades de área sin precedentes.
Almacenamiento y cómputo: necesidades conjuntas para los flujos de trabajo de IA
La solución Seagate Mozaic 3+ admite sin esfuerzo las tecnologías complementarias que componen su flujo de trabajo de IA, lo que eleva el límite de rendimiento, escalabilidad y confiabilidad.
Un enfoque sinérgico para gestionar los recursos informáticos y el almacenamiento optimiza en última instancia la velocidad, la eficiencia, el consumo de energía y la disponibilidad de sus capacidades de IA. Cuando se implementan correctamente, estas soluciones abarcan el espectro entre el rendimiento y la escala para maximizar la realización de valor a largo plazo de sus inversiones en IA.
Descubra cómo Mozaic 3+ ayuda a la IA a alcanzar su máximo potencial
El poder transformador de la IA requiere una infraestructura de almacenamiento que rompa barreras y eleve la densidad y el rendimiento del almacenamiento a nuevas alturas.
Las soluciones Seagate Mozaic 3+, incluidos los discos duros Exos® Mozaic 3+, logran esto mediante la grabación magnética asistida por calor (HAMR), que permite importantes ganancias de densidad de área que compactan los datos en un espacio más pequeño y eficiente, al mismo tiempo que mantienen esos datos estables magnética y térmicamente.
Con HAMR, Mozaic 3+ amplía los límites de la densidad de almacenamiento sin comprometer la confiabilidad de dicho almacenamiento y al mismo tiempo adaptándose a ese cómodo y familiar factor de forma de 3,5 pulgadas.
Las infraestructuras de almacenamiento convencionales no están equipadas para soportar el rápido crecimiento de los flujos de trabajo de IA y las iniciativas de big data. Las empresas que quieran aprovechar estas oportunidades innovadoras primero deben asegurarse de haber construido una base de almacenamiento capaz de respaldar estas iniciativas a escala.
Explore usted mismo las soluciones de almacenamiento de Seagate y descubra cómo Mozaic 3+ puede ayudarle a abordar sus necesidades emergentes de inteligencia artificial y big data.
