Yapay zeka (AI) ve büyük veri teknolojilerinin yaygın olarak benimsenmesi neredeyse her sektörde dönüştürücü bir değişime yol açarak kuruluşların stratejik öngörüler üretme ve veri odaklı karar alma biçimlerini değiştirdi.
Bu hızlı benimseme oranının yakın gelecekte yavaşlaması beklenmiyor. Grand View Research'e göre yapay zeka teknolojisine yönelik küresel pazarın yıllık %36,6 oranında büyüyeceği ve 2030 yılına kadar toplam küresel pazar değerinin 1,8 trilyon doları aşacağı öngörülüyor.
Yapay zeka ve büyük veri küçük işletmelerden kurumsal şirketlere her yerde strateji geliştirmeye ve günlük operasyonlara yeni verimlilikler ve yetiler getiriyor. Küresel bir depolama lideri olarak Seagate işletmelere iş akışlarında yapay zekayı ve büyük verileri desteklemek için gereken ölçeklenebilir, güvenilir ve yüksek performanslı veri depolama sistemlerini sağlamada merkezî bir rol oynamaktadır.
Yapay zeka nedir?
Yapay zeka, insan bilişini ve zekasını simüle eden mantıksal yetilerle akıl yürütme, öğrenme ve problem çözme yeteneğine sahip yenilikçi bir teknolojidir.
Yapay zeka, makine öğrenimi, üretken yapay zeka ve doğal dil işleme gibi birçok sanal zeka biçimini kapsayan bir şemsiye terimdir. Gelişmiş algoritmalar, büyük veri ve hızlı mühendislik sayesinde yapay zeka, kişiselleştirme ve otomasyon konusunda yeni yetenekler sağlayan devrim niteliğinde bir araçtır.
Büyük veri nedir?
Büyük veri, bilgilerinin işlenmesi, yönetilmesi ve analiz edilmesi için özel sistemlere ihtiyaç duyacak kadar büyük ve karmaşık olan yüksek hacimli veri kümelerini ifade eder. Büyük veri, genellikle çok çeşitli kaynaklardan gelen veri kümelerini temsil eder ve veriler belirli bir kuruluş veya varlığa ait olması veya onlarla alakalı olması nedeniyle birleştirilir.
Büyük verileri etkili bir şekilde işleyip analiz ederek bu bilgilerden değerli içgörüler elde etmek için genellikle yapay zekaya, makine öğrenimine ve gelişmiş analitiğe ihtiyaç duyulur.
Yapay zekada kullanılan veri türleri
Yapay zeka performansı artırmak, üretkenliği optimize etmek ve ekipler ve operasyonlar genelinde sürekli iyileştirmeyi sağlamak isteyen işletmelere stratejik değer sunan değerli içgörüler üretmek için çeşitli veri türlerini kullanabilir.
Yapay zekayı veri analitiği için kullanırken herkesin bilmesi gereken üç veri türü şunlardır:
1. Yapılandırılmış veriler
Yapılandırılmış veriler, bir veritabanında kolayca aranabilen, işlenmiş ve düzenlenmiş verilerdir. Yapılandırılmış verilerin sık kullanılan kaynakları arasında müşteri bilgileri, envanter verileri, işlemler ve bakım günlükleri yer alır.
Bu veriler bir organizasyon içindeki optimizasyonları ve diğer değişiklikleri yönlendiren stratejik içgörüler için en uygunudur.
2. Yapılandırılmamış veriler
Yapılandırılmamış veriler, anlam ve içgörü elde edilebilmesi için işlenmesi gereken bilgilerdir. Görüntüler, videolar ve bazı metin dosyaları yapılandırılmamış verilerin yaygın biçimleridir.
Yapay zeka teknolojileri yapılandırılmamış veri kümelerinden güçlü içgörüler çıkarmasına olanak tanıyarak işletmelerin bu verileri büyük ölçekte analiz etmeleri için etkili bir araç hâline geldi. Örneğin yapay zeka güvenlik görüntülerini izleyebilir ve belirli davranışlara işaret eden anomalileri tespit edebilir. Ayrıca her bir yanıtı otomatik olarak bağlamlandırmak ve kategorize etmek için müşteri geri bildirimlerini değerlendirmeye de yardımcı olabilir.
3. Büyük veri
Büyük veri genellikle hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri kümelerini içerir ve bunların tümünün büyük ölçekte işlenmesi ve yönetilmesi gerekir. Yapay zeka müşteri davranışlarındaki kalıpları belirlemek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasında hareket edebilir. Ayrıca operasyonlardaki değişiklikler, alışveriş alışkanlıkları, tedarik zinciri lojistiği ve diğer birçok uygulama hakkındaki bilgileri bağlamlandırmaya yardımcı olmak için yapılandırılmış veri eğilimleri ile yapılandırılmamış veri olayları arasındaki ilişkileri koordine edebilir.
Yapay zeka ile büyük veri arasındaki bağlantı
Yapay zeka teknolojileri büyük verileri işlemek ve analiz etmek için kullanıldığından bu iki varlık bu devam eden ilişkiden karşılıklı olarak yararlanmaktadır.
Büyük veri analizi, yapay zeka modellerine öğrenmeleri ve modellerini geliştirmeleri için daha fazla bilgi sağlayarak yapay zeka performansının zaman içinde artmasını sağlar. Bu sırada daha iyi yapay zeka analitik yetenekleri büyük verilerden elde edilen içgörülerin potansiyel iş etkisini artırarak kuruluşunuza daha fazla değer katar.
Bu simbiyotik ilişki birçok sektöre veri odaklı müdahaleleri ve kişiselleştirilmiş yapay zeka çözümlerini destekleyen hızlı bir içgörü işleme olanağı sunuyor.
Yapay zeka, veride nasıl katbekat büyüme sağlıyor?
Yapay zeka, verileri tüketerek ve analiz ederek makine öğrenimi, otomasyon ve içerik otomasyonu yoluyla veri büyümesinin önemli bir kaynağı hâline geldi. Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları ve diğer yapay zeka destekli teknolojiler, yönetilmesi, analiz edilmesi ve depolanması gereken eşi benzeri görülmemiş miktarda gerçek zamanlı veriye katkıda bulunuyor.
Verileri bu ölçekte yönetmek mevcut ve gelecekteki depolama ihtiyaçlarınızı karşılayabilecek sağlam, yüksek performanslı bir depolama altyapısı gerektirir.
Yapay zeka sürecinde veri akışını anlamak
Yapay zeka veri analizi, yapay zeka modelleriniz için devamlı öğrenmeyi ve iyileştirmeyi destekleyen sürekli bir yaşam döngüsüne dayanır. İşte yapay zeka ve büyük veri, devamlı yaratım ve yinelemeyi desteklemek için birlikte böyle çalışıyor:
1. Veri toplama
Yapay zekanın IoT sensörleri, iş yazılımı entegrasyonları, müşterilerle doğrudan etkileşimler ve tescilli bir bilgi tabanı da dâhil olmak üzere çeşitli yüksek kaliteli veri kaynaklarına erişimi olmalıdır. Bu bilgiler ve bunlara erişim, verilerin eksiksiz ve doğru olmasını ve veri toplama sürecinin gizlilik ve diğer uyum gerekliliklerine uygun olmasını sağlamak için etkili bir şekilde yönetilmelidir.
2. Veri hazırlama ve temizleme
Veri hazırlama ve temizleme söz konusu veri kümelerinin değerini azaltan anormallikleri ve yanlışlıkları ortadan kaldırır. Veri akışının bu aşamasında kullanılan yaygın teknikler arasında veri çoğaltma ve normalleştirme gibi taktikler yer alır.
3. Veri açıklaması ve etiketleme
Yapay zeka modellerini eğitirken açıklama ve etiketleme kritik öneme sahiptir. Açıklama, videolardaki ve resimlerdeki nesneleri etiketlemek veya yapay zekanın müşteri geri bildirimlerini daha iyi anlamasına yardımcı olmak için duygu etiketleri uygulamak gibi ilgili bağlamsal bilgilerle verileri etiketler. Zaman ilerledikçe tutarlı açıklama ve etiketleme daha iyi eğitimi ve daha etkili yapay zeka sonuçlarını destekleyecektir.
4. Veri depolama ve veri yönetimi
Etkin veri yönetimini ve yapay zeka iş akışları için veri depolamayı desteklemek için verimli, yüksek oranda ölçeklenebilir depolama gereklidir. İşletmeler, yapay zeka uygulamalarının benzersiz depolama zorluklarını karşılamak üzere özel olarak tasarlanmış Seagate Mozaic 3+™ gibi çözümler kullanarak destekleyici altyapılar oluşturmalıdır.
5. Yapay zeka veri geri bildirim döngüsü
Yapay zekanın uzun vadeli değeri yinelemeli iyileştirmelere dayanmaktadır. Sürdürülebilir bir yapay zeka veri geri bildirim döngüsü, bu yinelemeli iyileştirmelere katkıda bulunan sürekli bir veri tüketimi, içerik oluşturma ve performans iyileştirme döngüsünü içerir. Kuruluşların bu verimli geliştirme döngüsünü kolaylaştırmak için yapay zeka teknolojilerine kesintisiz veri erişimi sağlamaları gerekir.
Yapay zeka depolama ihtiyaçları
Zorlu yapay zeka iş akışları, aşağıdaki gereksinimleri dengeleyecek şekilde tasarlanmış bir depolama altyapısı gerektirir:
● Hızlı veri işleme için yüksek performans. Yapay zeka iş akışları özellikle gerçek zamanlı içgörüler üretmek için yapay zeka kullanıldığında geniş ölçekte düşük gecikme süresi sunan hızlı depolama performansına ihtiyaç duyar.
● Büyüyen veri kümelerini barındıracak ölçeklenebilirlik. Veri hacmi arttıkça ve yapay zeka uygulamaları yaygınlaştıkça depolama altyapısının bu hizmetlerle birlikte sorunsuz bir şekilde büyümesi gerekiyor.
● Kesintisiz iş akışlarını garantileyen güvenilirlik. Depolama performansının en yoğun kullanım dönemlerinde ve büyüyen veri kümelerinin baskısı altında bile sürdürülmesi gerekir.
Bu çok yönlü ihtiyaçları karşılamak için işletmelerin yerel ve ağdaki katı hâl sürücülerini (SSD'ler), yüksek bant genişliğine sahip belleği (HBM), dinamik rastgele erişimli belleği (DRAM) ve ağ sabit disklerini kullanan çeşitli bir bellek ve depolama çözümleri ekosistemine ihtiyacı vardır.
Yapay zekada depolama ve işlem sinerjisi
Bir yapay zeka iş akışında depolama ve işlem kümeleri ayrı varlıklar değildir. Yapay zeka iş akışlarının genel performansı ve optimizasyonunda sinerjik bir rol oynarlar. GPU'lar, CPU'lar, HBM, DRAM, işletme SSD'leri ve işletme sabit diskleri, işlem gücü ve veri yönetimiyle ilgili belirli yetilere hizmet eder. Bu çözümlerin kusursuz entegrasyonu yapay zeka performansının en üst düzeye çıkarılması açısından kritik öneme sahiptir.
Seagate'in yapay zeka ve veri yönetimini ölçeklenebilir hâle getirmedeki rolü
Seagate, veri merkezinizdeki kapasiteyi ve verimliliği optimize eden, kurulumu desteklerken bir yandan altyapınızı gelişen yapay zeka talepleri ve hacmi artan yapay zeka iş akışları için geleceğe hazır hâle getiren bir dizi işletme depolama çözümü sunar. Mozaic 3+ ile işletmeniz veri merkezini benzeri görülmemiş alan yoğunluklarında büyük kapasiteli depolama ile donatabilir.
Depolama ve işlem: Yapay zeka iş akışları için birbirini izleyen ihtiyaçlar
Seagate Mozaic 3+ çözümü yapay zeka iş akışınızı oluşturan tamamlayıcı teknolojileri zahmetsizce destekleyerek performans, ölçeklenebilirlik ve güvenilirlikte çıtayı yükseltir.
Bilgi işlem kaynaklarını ve depolama alanını yönetmeye yönelik sinerjik bir yaklaşım yapay zeka yeteneklerinizin hızını, verimliliğini, enerji tüketimini ve kullanılabilirliğini en iyi duruma getirir. Bu çözümler doğru şekilde uygulandığında performans ve ölçek arasındaki yelpazeyi kapsayarak yapay zeka yatırımlarınızın uzun vadeli değer gerçekleşmesini en üst düzeye çıkarır.
Mozaic 3+'nın yapay zekanın tam potansiyeline ulaşmasına nasıl yardımcı olduğunu öğrenin
Yapay zekanın dönüştürücü gücü engelleri aşan ve depolama yoğunluğunu ve performansını yeni seviyelere taşıyan bir depolama altyapısı gerektirir.
Exos® Mozaic 3+ sabit diskleri de dâhil olmak üzere Seagate Mozaic 3+ çözümleri, verileri daha küçük ve daha verimli bir alana sıkıştırarak önemli alan yoğunluğu kazanımları sağlayan ısı destekli manyetik kayıt (HAMR) yoluyla bunu başarırken bir yandan verileri manyetik ve termal olarak dengede tutar.
HAMR ile Mozaic 3+ depolama yoğunluğunun sınırlarını güvenilirlikten ödün vermeden genişletiyor ve yine de o kullanışlı, tanıdık 3,5 inç form faktörüne sığıyor.
Geleneksel depolama altyapıları yapay zeka iş akışlarının ve büyük veri girişimlerinin hızlı büyümesini destekleyecek donanıma sahip değil. Bu yenilikçi fırsatlardan yararlanmak isteyen işletmeler öncelikle bu girişimleri büyük ölçekte destekleyebilecek bir depolama temeli oluşturduklarından emin olmalıdır.
Seagate depolama çözümlerini kendiniz keşfedin ve Mozaic 3+'nın ortaya çıkan yapay zeka ve büyük veri ihtiyaçlarınızı karşılamanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.
