دسترسی آسان به داده ها و توانایی استفاده از آن به روش های معنی دار همیشه مهم بوده است ، اما در دوره هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها ، کاملاً ضروری شده است. پیش بینی می شود که بازار جهانی هوش مصنوعی ، که در حال حاضر بیش از 390 میلیارد دلار ارزش دارد ، بیش از حد باشد 826 میلیارد دلار تا سال 2030بشر با این حال ، این رشد مشروط بر تکنولوژی هوش مصنوعی است که همچنان در حال تکامل و افزایش ارزش قابل اجرا است. دستیابی به آن به مقدار زیادی داده نیاز دارد. سازمانها در سراسر جهان تقریباً 7.2 Zettabytes (ZB) از داده ها را در سال 2024 ذخیره کردند و انتظار می رود این رقم به رشد 15.1 ZB تا سال 2027بشر این رشد عمده نیاز به راه حل های قابل اعتماد و در دسترس را که می تواند افزایش تقاضای داده را برطرف کند ، تأکید می کند.
انفجار برنامه های کاربردی AI در صنایع-از امور مالی و مراقبت های بهداشتی گرفته تا تولید و خرده فروشی-باعث افزایش بیشتر تقاضا برای مجموعه داده های گسترده و آماده شده است. سیستم های AI بر روی داده ها رشد می کنند و از آن برای تصفیه الگوریتم ها ، تقویت مدل های پیش بینی و بهینه سازی اتوماسیون استفاده می کنند. به گفته شرکت های پیشرو مانند IDC ، بیشتر داده های با کیفیت بالا یک سازمان ، بیشتر می تواند اثربخشی نتایج AI را بهبود بخشد تا تصمیم گیری دقیق تر و کارآیی عملیاتی را انجام دهد. با این حال ، این چالش نه تنها در جمع آوری و تولید مقادیر گسترده داده بلکه در اطمینان از حفظ و دسترسی طولانی مدت آن نهفته است. بدون راه حل های مناسب برای ذخیره سازی ، مشاغل خطر از دست دادن اطلاعات ارزشمندی را دارند که می تواند موج بعدی پیشرفت های هوش مصنوعی را شکل دهد.
اهمیت داده ها برای هوش مصنوعی
برای اینکه هوش مصنوعی پیشرفت خود را با سرعت فعلی خود ادامه دهد ، باید به طور مداوم در کارآیی و دقت بهبود یابد. تنها راه دستیابی به این هدف ، ارائه مدلهای هوش مصنوعی با داده های مداوم و با کیفیت برای آموزش است. مجموعه داده های مورد استفاده برای آموزش مدلهای بزرگ زبان (LLM) با سرعت حیرت انگیز رشد کرده اند سه برابر هر سال از سال 2010بشر به عنوان مثال ، GPT-2 در یک مجموعه داده حاوی تقریباً 3 میلیارد کلمه آموزش دیده بود ، در حالی که GPT-4 ، که فقط چهار سال بعد منتشر شد ، تقریباً در حدود 9.75 تریلیون کلمه آموزش داده شد.
این گسترش سریع مجموعه داده های آموزشی AI یک چالش مهم را نشان می دهد: چگونگی هزینه کردن مقادیر زیادی از داده های با کیفیت بالا به طور مؤثر. از آنجا که سیستم های هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده های موجود مبتنی بر متن-از جمله کتاب ها ، مقالات و مقالات تحقیقاتی را مصرف می کنند-سازماندهی ها خطرناک هستند که مواد تولید شده با کیفیت بالا را خسته کنند. این می تواند توسعه دهندگان هوش مصنوعی را وادار به تکیه بر محتوای تولید شده توسط AI برای آموزش های آینده کند و منجر به موضوعات بالقوه مانند کاهش دقت ، کاهش خلاقیت و افزایش تکرار شود. برای مقابله با این خطر ، سازمان ها باید در اولویت حفظ اکثریت داده های تولید شده خود را در اولویت قرار دهند ، زیرا ممکن است در آینده به یک منبع ارزشمند برای آموزش مدل های هوش مصنوعی تبدیل شود. این ضرورت تقاضا برای راه حل های ذخیره سازی قوی ، مقیاس پذیر و بلند مدت را هدایت می کند.
تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان یک مزیت رقابتی: هیچ AI بدون IA وجود ندارد
تجزیه و تحلیل های محور AI به سنگ بنای استراتژی تجاری مدرن تبدیل شده اند و به سازمان ها این امکان را می دهند که از الگوهای خود پرده بردارند ، روندها را پیش بینی کنند و تصمیمات سریعتر و دقیق تری بگیرند. اما در حالی که هوش مصنوعی مورد توجه قرار می گیرد ، به راحتی می توان از بنیاد غیرقانونی در پشت آن غافل شد: داده ها. به طور خاص تر ، زیرساخت هایی که ده ها سال از داده ها را در زمان و جایی که لازم است در دسترس قرار می دهد – آنچه اکنون ما آن را صدا می کنیم بایگانی اطلاعات (ia).
IA به عنوان یک مخزن عمیق دانش سازمانی ، که اغلب در فضای ذخیره سازی مقرون به صرفه و مقیاس پذیر مانند نوار قرار گرفته اند. این جایی است که حجم وسیعی از داده های ساختار یافته و بدون ساختار حفظ می شود – نه فقط برای انطباق ، بلکه برای سوخت نوآوری احتمالی منجر به مزایای رقابتی. هنگامی که زمان آموزش مدل های AI فرا رسیده است ، مجموعه داده های بزرگ به طور موقت از این بایگانی به سیستم های با کارایی بالا کشیده می شوند. پس از اتمام آموزش ، داده ها برای حفظ طولانی مدت به IA باز می گردند. این چرخه دسترسی و حفظ ، توسعه مداوم هوش مصنوعی را ممکن می سازد.
توانایی یک سازمان در تصمیم گیری های با تأثیر بالا و محور فقط به جدیدترین ابزارهای هوش مصنوعی متکی نیست. این بستگی به این دارد که آیا شما می توانید اطلاعات مناسب را بیش از زمان ، در مقیاس و بدون قربانی کردن هزینه کارآیی دسترسی داشته و حفظ کنید. به خوبی انجام شده ، تجزیه و تحلیل داده ها می تواند تجربیات مشتری را شخصی سازی کند ، عملیات ساده و سریع را در پاسخ به تغییر بازارهای تغییر دهد. با این حال ، همه اینها به یک استراتژی داده بلند مدت وابسته است که جمع آوری اطلاعات را نه به عنوان یک مشکل ذخیره سازی بلکه به عنوان یک دارایی استراتژیک مشاهده می کند. آینده متعلق به سازمانهایی است که داده های تاریخی خود را به عنوان یک منبع زنده رفتار می کنند-یکی از آنها که با هر بینش AI محور به رشد خود ادامه می دهد.
فرصت های جدید برای یک فناوری اثبات شده
افزایش برنامه های هوش مصنوعی مبتنی بر داده ، خواسته های جدیدی را برای راه حل های ذخیره سازی ارائه می دهد. سازمانها به سیستمی نیاز دارند که ضمن اطمینان از دسترسی ، پایداری و امنیت ، ذخیره طولانی مدت مجموعه داده های عظیم را امکان پذیر کند. علاوه بر این ، با حملات سایبری در حال افزایش 10.5 تریلیون دلار سالانه تا سال 2025– امنیت Data برای هرگونه راه حل ذخیره سازی مورد توجه مهمی قرار گرفته است. بسیاری از شرکت ها ممکن است به طور غریزی به دنبال فناوری های پیشرفته و تازه توسعه یافته برای برآورده کردن این الزامات باشند. به دلیل نیاز به ذخیره قابل اعتماد در حال حاضربا این حال ، سازمان ها باید یک فناوری موجود را در نظر بگیرند که قبلاً قابلیت اطمینان آن را اثبات کرده است: ذخیره سازی نوار.
برای ده ها سال ، بسیاری از سازمان های مستقر به ذخیره نوار اعتماد کرده اند ، حتی به عنوان شرکت های جدیدتر ، ابر بومی از آن غافل شده اند. با این حال ، تجدید حیات هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته موارد استفاده جدیدی را برای این فناوری آزمایش شده و واقعی فراهم کرده است. ذخیره سازی نوار ترکیبی قدرتمند از مقیاس پذیری ، انعطاف پذیری ، راندمان هزینه و امنیت را ارائه می دهد و آن را به یک راه حل ایده آل برای مدیریت بار کاری عظیم هوش مصنوعی و ML تبدیل می کند. بر خلاف بسیاری از راه حل های ذخیره سازی دیگر ، نوار بسیار پایدار است ، زیرا در هنگام ذخیره داده ها هیچ انرژی مصرف نمی کند و به طور قابل توجهی ردپای کربن آن را کاهش می دهد. علاوه بر این ، توانایی آفلاین آن لایه ای اضافی از محافظت در برابر تهدیدهای امنیت سایبری مانند حملات باج افزار را فراهم می کند ، زیرا داده های ذخیره شده بر روی نوار ذاتاً از نقض از راه دور مصون هستند.
راه حل های مدرن ذخیره سازی نوار برای پاسخگویی به خواسته های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها تکامل یافته است. با جدیدترین پیشرفت در فناوری نوار با ظرفیت بالا ، مشاغل می توانند پتابیت داده ها را در بخشی از هزینه راه حل های سنتی مبتنی بر ابر ذخیره کنند. علاوه بر این ، طول عمر نوار – که اغلب بیش از 30 سال است – حسادت هایی که سازمانها می توانند بدون خطر تخریب داده ها ، مجموعه داده های ارزشمند را حفظ کنند. این امر باعث می شود تا شرکت هایی که به دنبال حفظ راندمان هزینه هستند ، یک گزینه بسیار جذاب برای شرکت هایی که به دنبال آن هستند ، زیرساخت داده های خود را در آینده ضد آب کنند.
AI و انقلاب داده
انقلاب هوش مصنوعی در حال انجام اساساً یک انقلاب داده است. سازمان هایی که در اولویت بندی ذخیره سازی داده ها و خطر دسترسی در جهان به طور فزاینده ای محور هستند. داده های بیشتر با فرصت های بیشتر برای نوآوری و تمایز رقابتی برابر است. سازمان ها با در آغوش گرفتن راه حل های ذخیره سازی مقیاس پذیر و ایمن ، از جمله پتانسیل تجدید شده نوار ، می توانند اطمینان حاصل کنند که آنها در خط مقدم پیشرفت های هوش مصنوعی و تصمیم گیری های داده محور باقی می مانند. از آنجا که مشاغل همچنان به پیچیدگی های رشد محور AI حرکت می کنند ، آنهایی که اهمیت حفظ داده ها و راه حل های ذخیره هوشمند را تشخیص می دهند ، مواردی خواهند بود که در آینده داده محور رشد می کنند.
