A ampla adoção de tecnologias de inteligência artificial (IA) e big data impulsionou mudanças transformadoras em praticamente todos os setores, mudando a maneira como as organizações geram insights estratégicos e conduzem a tomada de decisões baseadas em dados.
Não se espera que essa rápida taxa de adoção diminua tão cedo. De acordo com a Grand View Research, o mercado global de tecnologia de IA deverá crescer a uma taxa anual de 36,6%, atingindo um valor de mercado global total de mais de US$ 1,8 trilhão até 2030.
De pequenas empresas a grandes corporações, a IA e o big data estão trazendo novas eficiências e capacidades para o desenvolvimento de estratégias e operações diárias. Como líder global em armazenamento, a Seagate desempenha um papel central no fornecimento de sistemas de armazenamento de dados escaláveis, confiáveis e de alto desempenho que as empresas precisam para dar suporte à IA e ao big data em seus fluxos de trabalho.
O que é IA?
Inteligência artificial é uma tecnologia inovadora capaz de realizar raciocínio, aprendizado e resolução de problemas com capacidades lógicas que simulam a cognição e a inteligência humanas.
IA é um termo abrangente que abrange muitas formas de inteligência virtual, incluindo aprendizado de máquina, IA generativa e processamento de linguagem natural. Por meio de algoritmos avançados, big data e engenharia rápida, a IA é uma ferramenta revolucionária que impulsiona novos recursos relacionados à personalização e automação.
O que é big data?
Big data refere-se a conjuntos de dados de alto volume que são tão grandes e complexos que exigem sistemas especializados para processar, gerenciar e analisar suas informações. Big data geralmente representa conjuntos de dados provenientes de uma ampla gama de fontes, e os dados são unificados por sua propriedade ou relevância para uma organização ou entidade específica.
IA, aprendizado de máquina e análises avançadas geralmente são necessários para processar e analisar big data de forma eficaz para gerar insights valiosos a partir dessas informações.
Tipos de dados usados em IA
A IA pode usar vários tipos de dados para gerar insights valiosos que oferecem valor estratégico para empresas que buscam elevar o desempenho, otimizar a produtividade e permitir a melhoria contínua em suas equipes e operações.
Aqui estão os três tipos de dados que todos devem conhecer ao usar IA para análise de dados:
1. Dados estruturados
Dados estruturados são dados processados e organizados que podem ser facilmente pesquisados em um banco de dados. Fontes comuns de dados estruturados incluem informações de clientes, dados de inventário, transações e registros de manutenção.
Esse tipo de dado é o mais adequado para fornecer insights estratégicos que orientem otimizações e outras mudanças dentro de uma organização.
2. Dados não estruturados
Dados não estruturados são informações que precisam ser processadas antes que significado e insights possam ser derivados delas. Imagens, vídeos e certos tipos de arquivos de texto são formas comuns de dados não estruturados.
As tecnologias de IA se tornaram uma ferramenta eficaz para analisar esses dados em escala, permitindo que as empresas extraiam insights poderosos de conjuntos de dados não estruturados. Por exemplo, a IA pode monitorar imagens de segurança e identificar anomalias que indiquem comportamento específico. Ele também pode ajudar a avaliar o feedback do cliente para contextualizar e categorizar automaticamente cada resposta individual.
3. Big data
Big data normalmente inclui conjuntos de dados estruturados e não estruturados, todos os quais devem ser processados e gerenciados em escala. A IA pode se mover entre dados estruturados e não estruturados para identificar padrões no comportamento do cliente. Ele também pode coordenar relacionamentos entre tendências de dados estruturados e eventos de dados não estruturados para ajudar a contextualizar informações sobre mudanças em operações, padrões de compras, logística da cadeia de suprimentos e muitas outras aplicações.
Conexão entre IA e big data
Como as tecnologias de IA são usadas para processar e analisar big data, essas duas entidades separadas desfrutam de benefícios mútuos desse relacionamento contínuo.
A análise de big data fornece aos modelos de IA mais informações para aprender e refinar seus modelos, melhorando o desempenho da IA ao longo do tempo. Enquanto isso, melhores recursos analíticos de IA aumentam o potencial impacto comercial dos insights obtidos de big data, agregando mais valor à sua organização.
Essa relação simbiótica permite que muitos setores obtenham processamento rápido de insights que dão suporte a intervenções baseadas em dados e soluções de IA personalizadas.
Como a IA impulsiona o crescimento exponencial de dados
Por meio do consumo e da análise de dados, a própria IA se tornou uma fonte significativa de crescimento de dados por meio de aprendizado de máquina, automação e automação de conteúdo. Dispositivos de IoT e outras tecnologias aprimoradas por IA contribuem para volumes sem precedentes de dados em tempo real que devem ser gerenciados, analisados e armazenados.
Gerenciar dados nessa escala requer uma infraestrutura de armazenamento robusta, de alto desempenho que possa atender às suas necessidades de armazenamento atuais e futuras.
Compreendendo o fluxo de dados no processo de IA
A análise de dados de IA depende de um ciclo de vida contínuo que oferece suporte ao aprendizado e ao refinamento contínuos de seus modelos de IA. Veja como a IA e o big data trabalham juntos para dar suporte à criação e iteração contínuas:
1. Coleta de dados
A IA deve ter acesso a fontes de dados diversas e de alta qualidade, incluindo sensores de IoT, integrações de software empresarial, interações diretas com clientes e uma base de conhecimento proprietária. Essas informações e seu acesso devem ser gerenciados de forma eficaz para garantir que os dados estejam completos e precisos, e que o processo de coleta de dados esteja em conformidade com os requisitos de privacidade e outros requisitos de conformidade.
2. Preparação e limpeza de dados
A preparação e a limpeza de dados eliminam anomalias e imprecisões que prejudicam o valor desses conjuntos de dados. Técnicas comuns usadas nesta fase do fluxo de dados incluem desduplicação e normalização, entre outras táticas.
3. Anotação e rotulagem de dados
Anotação e rotulagem são essenciais ao treinar modelos de IA. As anotações marcam os dados com informações contextualizadas relevantes, como rotular objetos em vídeos e imagens ou aplicar rótulos de sentimento para ajudar a IA a compreender melhor o feedback do cliente. Com o tempo, anotações e rotulagens consistentes darão suporte a um melhor treinamento e resultados de IA mais eficazes.
4. Armazenamento e gerenciamento de dados
É necessário um armazenamento eficiente e altamente escalável para dar suporte ao gerenciamento eficiente de dados e ao armazenamento de dados para fluxos de trabalho de IA. As empresas devem construir uma infraestrutura de suporte usando soluções como o Seagate Mozaic 3+™, que foi projetado especificamente para atender aos desafios exclusivos de armazenamento das implementações de IA.
5. Ciclo de feedback de dados de IA
O valor de longo prazo da IA é baseado em melhorias iterativas. Um ciclo de feedback de dados de IA sustentável envolve um ciclo contínuo de consumo de dados, geração de conteúdo e melhoria de desempenho, que contribuem para essas melhorias iterativas. As organizações precisam ter acesso contínuo aos dados das tecnologias de IA para facilitar esse ciclo virtuoso de desenvolvimento.
Necessidades de armazenamento de IA
Fluxos de trabalho de IA exigentes exigem uma infraestrutura de armazenamento projetada para equilibrar os seguintes requisitos:
● Alto desempenho para processamento rápido de dados. Os fluxos de trabalho de IA precisam de desempenho de armazenamento rápido que ofereça baixa latência em escala, especialmente ao usar IA para gerar insights em tempo real.
● Escalabilidade para acomodar conjuntos de dados crescentes. À medida que o volume de dados aumenta e as implementações de IA aumentam, a infraestrutura de armazenamento deve crescer perfeitamente junto com esses serviços.
● Confiabilidade para garantir fluxos de trabalho ininterruptos. O desempenho do armazenamento deve ser mantido mesmo durante períodos de pico de uso e sob a pressão do crescimento dos conjuntos de dados.
Para atender a essas necessidades multifacetadas, as empresas precisam de um ecossistema diversificado de soluções de memória e armazenamento, utilizando unidades de estado sólido (SSDs) locais e de rede, memória de alta largura de banda (HBM), memória dinâmica de acesso aleatório (DRAM) e discos rígidos de rede.
Sinergia de armazenamento e computação em IA
Em um fluxo de trabalho de IA, os clusters de armazenamento e computação não existem como entidades separadas. Eles têm um papel sinérgico no desempenho geral e na otimização dos fluxos de trabalho de IA. GPUs, CPUs, HBM, DRAM, SSDs corporativos e discos rígidos corporativos, cada um oferece recursos específicos em relação ao poder de processamento e gerenciamento de dados. A integração perfeita dessas soluções é essencial para maximizar o desempenho da IA.
O papel da Seagate na viabilização da IA e do gerenciamento de dados em escala
A Seagate oferece um conjunto de soluções de armazenamento empresarial que otimizam a capacidade e a eficiência do seu data center, dando suporte à expansão e, ao mesmo tempo, preparando sua infraestrutura para o futuro, atendendo às crescentes demandas de IA e ao crescente volume de fluxos de trabalho de IA. Com o Mozaic 3+, sua empresa pode equipar seu data center com armazenamento de grande capacidade em densidades de área sem precedentes.
Armazenamento e computação — necessidades em conjunto para fluxos de trabalho de IA
A solução Seagate Mozaic 3+ oferece suporte sem esforço às tecnologias complementares que compõem seu fluxo de trabalho de IA, elevando o limite de desempenho, escalabilidade e confiabilidade.
Uma abordagem sinérgica para gerenciar recursos de computação e armazenamento otimiza a velocidade, a eficiência, o consumo de energia e a disponibilidade dos seus recursos de IA. Quando implementadas corretamente, essas soluções abrangem o espectro entre desempenho e escala para maximizar a realização de valor a longo prazo dos seus investimentos em IA.
Aprenda como o Mozaic 3+ ajuda a IA a atingir seu potencial máximo
O poder transformador da IA exige uma infraestrutura de armazenamento que quebre barreiras e eleve a densidade e o desempenho do armazenamento a novos patamares.
As soluções Seagate Mozaic 3+, incluindo os discos rígidos Exos® Mozaic 3+, conseguem isso por meio de gravação magnética assistida por calor (HAMR), que permite ganhos significativos de densidade de área que compactam os dados em um espaço menor e mais eficiente, mantendo esses dados magnética e termicamente estáveis.
Com o HAMR, o Mozaic 3+ expande os limites da densidade de armazenamento sem comprometer a confiabilidade desse armazenamento — e ainda se ajustando ao formato prático e familiar de 3,5 polegadas.
As infraestruturas de armazenamento convencionais não estão equipadas para dar suporte ao rápido crescimento dos fluxos de trabalho de IA e iniciativas de big data. As empresas que desejam aproveitar essas oportunidades inovadoras devem primeiro garantir que construíram uma base de armazenamento capaz de dar suporte a essas iniciativas em escala.
Explore as soluções de armazenamento da Seagate e descubra como o Mozaic 3+ pode ajudar a atender às suas necessidades emergentes de IA e big data.
