W erze AI dane są definiującym elementem gospodarki opartej na sztucznej inteligencji. To w nich leży potencjał nieograniczonego wpływu, lepszych wyniki, przewagi konkurencyjnej i stworzenia wiarygodnych organizacji.
A przechowywanie danych jest kluczem do uwolnienia tego potencjał.
Pamięć masowa, która utrzyma ciężar
W erze sztucznej inteligencji dane stały się ciężkie — gęstsze, bogatsze, nieustanne. Aby wykorzystać ich wartość, potrzebna jest infrastruktura pamięci, która jest w stanie unieść wymagające obciążenia robocze, działając bez przerwy, niezależnie od skali.
Dla prosperujących przedsiębiorstw, pamięć nie jest centrum kosztów, tylko fundament przyszłych korzyści.
- Ogromna pojemność pamięci mieści niezastąpione zasoby, które będą podstawą przyszłych przełomów.
- Wydajność oznacza ten sam poziom osiągów przy obcinaniu kosztów i emisji.
- Przepustowość karmi klastry GPU na okrągło, wykorzystując pojemne kanały danych.
- Trwałość przekłada się na intensywność i częstotliwość operacji zapisu w skali AI.
Wykonuj pomiary, zmieniaj formułę, przeprowadzaj audyty, inwestuj
W czasach gospodarki opartej na sztucznej inteligencji dane zyskały nowy status, a liderzy organizacji muszą myśleć strategicznie o tej formie kapitału. Jak to zrobić?
Wykonaj cztery następujące kroki:
1. Zmierz wartość swoich danych
W erze sztucznej inteligencji pytanie nie brzmi, czy dane są coś warte, tylko ile są warte. Liderzy przedsiębiorstw muszą opracować ramy, które pomogą im określić ilościowo wpływ i potencjał danych. Muszą zadać sobie pytanie: Jakie spostrzeżenia, innowacje i możliwości może przynieść zbiór danych? W jaki sposób można tę wartość zwiększyć w kolejnej iteracji lub modelu?
2. Zmień formułę, wg której postępujesz z danymi
Retencja danych przestała być pozycją w budżecie, której trzeba unikać. Większe zbiory danych poprawiają dokładność i zdolność do generalizowania, dlatego każdy bajt niesie ze sobą potencjał. Myśl o retencji, jako o czymś domyślnej. Zapisuj każdy możliwy bajt. Zwłaszcza obszary nieustrukturyzowane, takie jak obsługa klienta, cyberbezpieczeństwo czy konserwacja predykcyjna mogą zyskać szczególnie dużo na retencji.
3. Przeprowadzaj audyty danych i zarządzaj nimi
Bez wiarygodnych danych, nie ma wiarygodnej AI. Zadbaj, aby dane były czyste i pozyskiwane w etyczny sposób, aby wzmocnić wyniki i pielęgnować zaufanie klientów. Audyty to nie kolejna pozycja do odhaczenia na liście zgodności, mają motywować do lepszych osiągów. Niska jakość danych jest kosztowna dla organizacji, ponieważ obniża wydajność i niszczy zaufanie klientów. Zarządzanie danymi silną ręką przekłada się na dywidendę — przedsiębiorstwa, gdzie odbywa się to w dojrzały sposób, mają większe szanse ogłosić, że ich inicjatywy AI spełniają oczekiwania lub nawet je przekraczają.
4. Inwestuj w skalowalną pamięć masową
Dane są kapitałem gospodarki AI. Pamięć masowa to fundament wartości danych. Razem stanowią klucz do przewagi konkurencyjnej i transformacji biznesu.
Jak z gotowością do wykorzystania danych? Porozmawiaj z ekspertem.
