De wijdverbreide toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) en big data-technologieën heeft in vrijwel elke sector tot ingrijpende veranderingen geleid, waardoor organisaties nu op een andere manier strategische inzichten genereren en datagestuurde besluitvorming stimuleren.
Er wordt niet verwacht dat deze snelle acceptatie op korte termijn zal afnemen. Volgens Grand View Research zal de wereldwijde markt voor AI-technologie naar verwachting met 36,6% per jaar groeien en in 2030 een totale wereldwijde marktwaarde van meer dan 1,8 biljoen dollar bereiken.
Van kleine bedrijven tot grote ondernemingen: AI en big data zorgen voor nieuwe efficiëntieverbeteringen en mogelijkheden op het gebied van strategieontwikkeling en dagelijkse bedrijfsvoering. Als wereldwijde marktleider op het gebied van opslag speelt Seagate een centrale rol in het leveren van schaalbare, betrouwbare en krachtige gegevensopslagsystemen die bedrijven nodig hebben om AI en big data in hun workflows te ondersteunen.
Wat is AI?
Kunstmatige intelligentie is een innovatieve technologie die in staat is tot redeneren, leren en probleemoplossing met logische vaardigheden die menselijke cognitie en intelligentie nabootsen.
AI is een overkoepelende term die vele vormen van virtuele intelligentie omvat, waaronder machine learning, generatieve AI en natuurlijke taalverwerking. Door middel van geavanceerde algoritmen, big data en prompt engineering is AI een revolutionair instrument dat nieuwe mogelijkheden biedt op het gebied van personalisatie en automatisering.
Wat zijn big data?
Big data verwijst naar datasets met grote volumes die zo omvangrijk en complex zijn dat er gespecialiseerde systemen nodig zijn om de informatie te verwerken, te beheren en te analyseren. Big data omvat doorgaans datasets afkomstig uit een breed scala aan bronnen, en de gegevens worden verenigd door het eigendom ervan door, of de relevantie ervan voor, een specifieke organisatie of entiteit.
AI, machine learning en geavanceerde analyses zijn doorgaans vereist om big data effectief te verwerken en te analyseren, zodat waardevolle inzichten uit deze informatie kunnen worden gegenereerd.
Soorten gegevens die worden gebruikt in AI
AI kan verschillende soorten gegevens gebruiken om waardevolle inzichten te genereren die strategische waarde bieden aan bedrijven die hun prestaties willen verbeteren, hun productiviteit willen optimaliseren en continue verbetering binnen hun teams en activiteiten mogelijk willen maken.
Hieronder volgen de drie soorten gegevens die iedereen zou moeten kennen bij het gebruik van AI voor data-analyse:
1. Gestructureerde gegevens
Gestructureerde gegevens zijn verwerkte, georganiseerde gegevens die gemakkelijk doorzoekbaar zijn binnen een database. Veelvoorkomende bronnen van gestructureerde gegevens zijn onder meer klantinformatie, voorraadgegevens, transacties en onderhoudslogboeken.
Dit type gegevens is het meest geschikt om strategische inzichten te verschaffen die als leidraad dienen voor optimalisaties en andere veranderingen binnen een organisatie.
2. Ongestructureerde gegevens
Ongestructureerde gegevens zijn informatie die moet worden verwerkt voordat er betekenis en inzichten uit kunnen worden afgeleid. Afbeeldingen, video's en bepaalde soorten tekstbestanden zijn veelvoorkomende vormen van ongestructureerde gegevens.
AI-technologieën zijn een effectief hulpmiddel geworden voor het analyseren van deze gegevens op grote schaal, waardoor bedrijven waardevolle inzichten kunnen verkrijgen uit ongestructureerde datasets. AI kan bijvoorbeeld beveiligingsbeelden monitoren en afwijkingen identificeren die wijzen op specifiek gedrag. Het kan ook helpen bij het evalueren van feedback van klanten om elke individuele reactie automatisch in context te plaatsen en te categoriseren.
3. Big data
Big data omvat doorgaans zowel gestructureerde als ongestructureerde datasets, die allemaal op grote schaal moeten worden verwerkt en beheerd. AI kan gestructureerde en ongestructureerde gegevens doorzoeken om patronen in klantgedrag te identificeren. Het kan ook verbanden leggen tussen gestructureerde datatrends en ongestructureerde data-events om informatie over veranderingen in bedrijfsactiviteiten, winkelpatronen, logistiek in de toeleveringsketen en vele andere toepassingen in context te plaatsen.
Verband tussen AI en big data
Aangezien AI-technologieën worden gebruikt om big data te verwerken en te analyseren, profiteren deze twee afzonderlijke entiteiten van wederzijdse voordelen uit deze voortdurende relatie.
Big data-analyse biedt AI-modellen meer informatie om te leren en hun modellen te verfijnen, waardoor de prestaties van AI in de loop van de tijd worden verbeterd. Ondertussen vergroten betere AI-analysecapaciteiten de potentiële zakelijke impact van inzichten die uit big data worden verkregen, waardoor uw organisatie meer waarde ontvangt.
Deze symbiotische relatie stelt vele sectoren in staat om snel inzichten te verwerken die datagestuurde interventies en gepersonaliseerde AI-oplossingen ondersteunen.
Hoe AI exponentiële datagroei stimuleert
Door het gebruik en de analyse van gegevens is AI zelf een belangrijke bron van gegevensgroei geworden door middel van machine learning, automatisering en inhoudsautomatisering. IoT-apparaten en andere AI-verbeterde technologie dragen allemaal bij aan ongekende hoeveelheden realtime gegevens die moeten worden beheerd, geanalyseerd en opgeslagen.
Het beheer van gegevens op deze schaal vereist een robuuste, hoogwaardige opslaginfrastructuur die kan voldoen aan uw huidige en toekomstige opslagbehoeften.
Inzicht in de gegevensstroom in het AI-proces
AI-gegevensanalyse is afhankelijk van een continue levenscyclus die voortdurende verbetering en verfijning van uw AI-modellen ondersteunt. Hier volgt een toelichting op hoe AI en big data samenwerken om voortdurende creatie en iteratie te ondersteunen:
1. Verzameling van gegevens
AI moet toegang hebben tot diverse, hoogwaardige gegevensbronnen, waaronder IoT-sensoren, integraties van bedrijfssoftware, directe interacties met klanten en een eigen kennisbank. Deze informatie en de toegang daartoe moeten effectief worden beheerd om ervoor te zorgen dat de gegevens volledig en nauwkeurig zijn en dat het gegevensverzamelingsproces voldoet aan privacy- en andere nalevingsvereisten.
2. Voorbereiding en opschoning van gegevens
Door gegevens voor te bereiden en op te schonen worden afwijkingen en onnauwkeurigheden verwijderd die de waarde van die datasets ondermijnen. Veelgebruikte technieken in deze fase van de gegevensstroom zijn onder andere deduplicatie en normalisatie.
3. Gegevensannotatie en -labeling
Annotatie en labeling zijn van cruciaal belang bij het trainen van AI-modellen. Annotatie labelt gegevens met relevante contextuele informatie, zoals het labelen van objecten in video's en afbeeldingen, of het toepassen van sentimentlabels om de AI te ondersteunen bij het beter begrijpen van feedback van klanten. Na verloop van tijd zullen consistente annotaties en labels bijdragen aan een betere training en effectievere AI-resultaten.
4. Gegevensopslag en -beheer
Er is efficiënte, zeer schaalbare opslag nodig om efficiënt gegevensbeheer en gegevensopslag voor AI-workflows te ondersteunen. Bedrijven dienen ondersteunende infrastructuur te ontwikkelen met behulp van oplossingen zoals Seagate Mozaic 3+™, die specifiek is ontworpen om de unieke opslaguitdagingen van AI-implementaties aan te pakken.
5. AI-gegevensfeedbackloop
De langetermijnwaarde van AI is gebaseerd op iteratieve verbeteringen. Een duurzame AI-gegevensfeedbackloop omvat een continue cyclus van gegevensverbruik, contentgeneratie en prestatieverbetering, die allemaal bijdragen aan deze iteratieve verbeteringen. Organisaties moeten beschikken over naadloze toegang tot gegevens voor AI-technologieën om deze positieve ontwikkelingscyclus te faciliteren.
AI-opslagbehoeften
Veeleisende AI-workflows vereisen een opslaginfrastructuur die is ontworpen om de volgende vereisten in evenwicht te brengen:
● Hoge prestaties voor snelle gegevensverwerking. AI-workflows vereisen snelle opslagprestaties met een lage latentie op grote schaal, vooral wanneer AI wordt gebruikt om realtime inzichten te genereren.
● Schaalbaarheid om groeiende datasets te kunnen verwerken. Naarmate de hoeveelheid gegevens toeneemt en AI-implementaties toenemen, moet de opslaginfrastructuur naadloos meegroeien met deze diensten.
● Betrouwbaarheid om ononderbroken workflows te garanderen. De opslagprestaties moeten zelfs tijdens piekperiodes en onder druk van groeiende datasets op peil blijven.
Om aan deze veelzijdige behoeften te voldoen, hebben bedrijven behoefte aan een divers ecosysteem van geheugen- en opslagoplossingen, waarbij gebruik wordt gemaakt van lokale en netwerk-SSD's (Solid State Drives), HBM (High Bandwidth Memory), DRAM (Dynamic Random Access Memory) en netwerkharde schijven.
Synergie tussen opslag en rekenkracht in AI
In een AI-workflow bestaan opslag- en rekenclusters niet als afzonderlijke entiteiten. Ze spelen een synergetische rol in de algehele prestaties en optimalisatie van AI-workflows. GPU's, CPU's, HBM, DRAM, enterprise SSD's en enterprise harde schijven hebben elk specifieke mogelijkheden op het gebied van verwerkingskracht en gegevensbeheer. Naadloze integratie van deze oplossingen is essentieel voor het maximaliseren van AI-prestaties.
De rol van Seagate bij het mogelijk maken van AI en gegevensbeheer op grote schaal
Seagate biedt een reeks opslagoplossingen voor bedrijven die de capaciteit en efficiëntie van uw datacenter optimaliseren, uitbreiding ondersteunen en uw infrastructuur toekomstbestendig maken voor de steeds veranderende AI-eisen en een groeiend volume aan AI-workflows. Met Mozaic 3+ kan uw bedrijf zijn datacenter uitrusten met opslagruimte met een ongekende capaciteit en een ongeëvenaarde oppervlaktedichtheid.
Opslag en rekenkracht: gecombineerde behoeften voor AI-workflows
De Seagate Mozaic 3+-oplossing ondersteunt moeiteloos de complementaire technologieën waaruit uw AI-workflow bestaat, waardoor de lat voor prestaties, schaalbaarheid en betrouwbaarheid hoger wordt gelegd.
Een synergetische benadering van het beheer van computerbronnen en opslag optimaliseert uiteindelijk de snelheid, efficiëntie, het energieverbruik en de beschikbaarheid van uw AI-mogelijkheden. Wanneer deze oplossingen correct worden geïmplementeerd, bestrijken ze het spectrum tussen prestaties en schaalbaarheid om de langetermijnwaarde van uw AI-investeringen te maximaliseren.
Ontdek hoe Mozaic 3+ kunstmatige intelligentie ondersteunt om haar volledige potentieel te benutten
De transformatieve kracht van AI vereist een opslaginfrastructuur die barrières doorbreekt en de opslagdichtheid en prestaties naar nieuwe hoogten tilt.
Seagate Mozaic 3+ oplossingen, waaronder Exos® Mozaic 3+ harde schijven, realiseren dit door middel van heat-assisted magnetic recording (HAMR), wat aanzienlijke verbeteringen in de oppervlaktedichtheid mogelijk maakt, waardoor gegevens compacter en efficiënter kunnen worden opgeslagen, terwijl de gegevens magnetisch en thermisch stabiel blijven.
Met HAMR verlegt Mozaic 3+ de grenzen van de opslagdichtheid zonder afbreuk te doen aan de betrouwbaarheid van die opslag, en dat terwijl het nog steeds past in de vertrouwde, handige 3,5-inch vormfactor.
Conventionele opslaginfrastructuren zijn niet uitgerust om de snelle groei van AI-workflows en big data-initiatieven te ondersteunen. Bedrijven die van deze innovatieve mogelijkheden willen profiteren, moeten er eerst voor zorgen dat ze een opslaginfrastructuur hebben opgezet die deze initiatieven op grote schaal kan ondersteunen.
ontdek de opslagoplossingen van Seagate voor uzelf en ontdek hoe Mozaic 3+ u kan helpen bij het voldoen aan uw opkomende AI- en big data-behoeften.
