了解人工智慧和大數據的影響
01 11月, 2024
人工智慧和大數據正在透過策略性和數據驅動的洞察力改變企業。探索它們的影響並了解大規模資料管理的儲存解決方案。
人工智慧 (AI) 和大數據技術的廣泛應用推動了幾乎所有產業的變革，改變了組織產生策略洞察力和推動數據驅動決策的方式。
預計這種快速的採用速度短期內不會放緩。根據 Grand View Research 的預測，全球人工智慧技術市場將以每年 36.6% 的速度成長，到 2030 年全球市場總值將超過 1.8 兆美元。
從小型企業到大型企業，人工智慧和大數據正在為策略制定和日常營運帶來新的效率和能力。作為全球儲存領域的領導者，Seagate 在提供可擴展、可靠且高效能的 資料儲存系統方面扮演著核心角色，協助企業在其工作流程中支援 AI 和大數據。
人工智慧是一種模擬人類認知和智能，具有推理、學習和解決問題的邏輯能力的創新技術。
人工智慧是一個涵蓋多種形式的虛擬智慧的總稱，包括機器學習、產生人工智慧和自然語言處理。透過先進的演算法、大數據和快速工程，人工智慧是一種革命性的工具，能夠為個人化和自動化方面的新功能提供動力。
大數據是指龐大而複雜的高容量資料集，需要專門的系統來處理、管理和分析其資訊。大數據通常代表來自廣泛來源的數據集，並且數據因其所有權或與特定組織或實體的相關性而統一。
通常需要人工智慧、機器學習和進階分析來有效地處理和分析大數據，以從這些資訊中產生有價值的見解。
人工智慧可以使用多種類型的數據來產生有價值的見解，為尋求提升績效、優化生產力並實現團隊和營運持續改進的企業提供策略價值。
以下是使用人工智慧進行數據分析時每個人都應該了解的三種數據類型：
結構化資料是經過處理和組織的數據，可以在資料庫中輕鬆搜尋。結構化資料的常見來源包括客戶資訊、庫存資料、交易和維護日誌。
這種類型的數據最適合提供指導組織內部優化和其他變革的策略見解。
非結構化資料是需要經過處理才能從中獲取意義和見解的資訊。圖像、影片和某些類型的文字檔案是非結構化資料的常見形式。
人工智慧技術已成為大規模分析這些數據的有效工具，使企業能夠從非結構化資料集中提取強大的見解。例如，人工智慧可以監控安全錄影並識別指示特定行為的異常。它還可以幫助評估客戶回饋，以自動對每個單獨的回覆進行情境化和分類。
大數據通常包括結構化和非結構化資料集，所有這些資料集都必須進行大規模處理和管理。人工智慧可以跨越結構化和非結構化資料來識別客戶行為模式。它還可以協調結構化資料趨勢和非結構化資料事件之間的關係，以幫助將有關營運、購物模式、供應鏈物流和許多其他應用程式的變化的資訊情境化。
隨著人工智慧技術被用於處理和分析大數據，這兩個獨立的實體從這種持續的關係中獲得了互利。
大數據分析為人工智慧模型提供了更多資訊來學習和改進其模型，從而隨著時間的推移提高人工智慧的效能。同時，更好的人工智慧分析能力可以增加從大數據中收集到的洞察力對業務的潛在影響，為您的組織帶來更多價值。
這種共生關係使許多產業能夠實現快速洞察處理，支援數據驅動的干預和個人化的人工智慧解決方案。
透過數據的消費和分析，人工智慧本身透過機器學習、自動化和內容自動化成為數據成長的重要來源。物聯網設備和其他人工智慧增強技術都產生了前所未有的大量即時數據，這些數據必須進行管理、分析和儲存。
管理如此規模的資料需要強大的高效能儲存基礎架構，以滿足您目前和未來的儲存需求。
AI 數據分析依賴持續的生命週期，支持 AI 模型的持續學習和改進。以下是人工智慧和大數據如何協同工作以支援持續創造和迭代：
人工智慧必須能夠存取多樣化、高品質的資料來源，包括物聯網感測器、業務軟體整合、與客戶的直接互動以及專有知識庫。必須有效管理這些資訊及其訪問，以確保資料完整且準確，並且資料收集過程符合隱私和其他合規性要求。
資料準備和清理可以消除損害這些資料集價值的異常和不準確性。資料流此階段使用的常見技術包括重複資料刪除和規範化等策略。
在訓練人工智慧模型時，註釋和標籤至關重要。註釋使用相關的上下文資訊標記數據，例如標記影片和圖像中的對象，或應用情緒標籤來幫助人工智慧更好地理解客戶回饋。隨著時間的推移，一致的註釋和標籤將支援更好的訓練和更有效的人工智慧成果。
需要高效、高度可擴展的儲存來支援高效的資料管理和人工智慧工作流程的資料儲存。企業必須使用 Seagate Mozaic 3+™ 等解決方案來建立支援性基礎設施，該解決方案專為應對 AI 實施的獨特儲存挑戰而設計。
人工智慧的長期價值是基於不斷迭代的改進。可持續的人工智慧資料回饋循環涉及資料消耗、內容生成和效能改進的連續循環，所有這些都有助於這些迭代改進。組織必須能夠無縫存取人工智慧技術的數據，以促進這個良性發展循環。
要求嚴格的 AI 工作流程需要能夠平衡以下要求的儲存基礎架構：
●高效能，可快速處理資料。 AI 工作流程需要快速的儲存效能，以提供大規模低延遲，尤其是在使用 AI 產生即時洞察時。
● 可擴展性，以適應不斷增長的資料集。 隨著資料量的增加和人工智慧的實施增加，儲存基礎設施必須與這些服務無縫地成長。
● 確保工作流程不間斷的可靠性。 即使在使用高峰期和資料集不斷增長的壓力下，也必須保持儲存效能。
為了滿足這些多方面的需求，企業需要多樣化的記憶體和儲存解決方案生態系統，利用本地和網路固態硬碟 (SSD)、高頻寬記憶體 (HBM)、動態隨機存取記憶體 (DRAM) 和網路硬碟。
在 AI 工作流程中，儲存和運算叢集並不以單獨的實體存在。它們在 AI 工作流程的整體性能和優化方面發揮協同作用。 GPU、CPU、HBM、DRAM、企業級 SSD 和 企業級硬碟 各自在處理能力和資料管理方面發揮特定的作用。這些解決方案的無縫整合對於最大限度地提高人工智慧效能至關重要。
Seagate 提供一套企業儲存解決方案，可優化資料中心的容量和效率，支援擴建，同時確保您的基礎架構能夠滿足不斷變化的 AI 需求和不斷增長的 AI 工作流程的需求。透過 Mozaic 3+，您的企業可以為其資料中心配備前所未有的面密度的大容量儲存。
Seagate Mozaic 3+ 解決方案可輕鬆支援構成您的 AI 工作流程的互補技術，從而提高效能、可擴充性和可靠性。
管理運算資源和儲存的協同方法最終可優化您的 AI 功能的速度、效率、能耗和可用性。如果實施得當，這些解決方案將涵蓋效能和規模之間的範圍，從而最大限度地實現您的人工智慧投資的長期價值。
人工智慧的變革力量需要打破障礙並將儲存密度和效能提升到新高度的儲存基礎架構。
Seagate Mozaic 3+ 解決方案（包括 Exos® Mozaic 3+ 硬碟）透過熱輔助磁力記錄 (HAMR) 實現這一目標，該技術可顯著提高面密度，將資料更緊密地壓縮到更小、更高效的空間中，同時保持資料的磁性和熱穩定性。
借助 HAMR，Mozaic 3+ 擴展了存儲密度的限制，同時又不影響存儲的可靠性，並且仍然適合方便、熟悉的 3.5 英寸外形尺寸。
傳統的儲存基礎設施無法支援人工智慧工作流程和大數據計畫的快速成長。想要利用這些創新機會的企業必須先確保他們已經建立了能夠大規模支持這些舉措的儲存基礎。
親自探索 Seagate 儲存解決方案 - 並了解 Mozaic 3+ 如何協助您滿足新興的 AI 和大數據需求。
硬碟機和 SSD 會與 GPU、CPU、HBM 和 DRAM 一起成為人工智慧應用環境的重要一員。
Seagate 商務長 B.S.Teh 出席 2025 年路透社 Momentum AI Asia 活動
