AI存储-人工智能数据工厂 一个变现平台

发布时间:

2024-01-23 11:13

AI 数据工厂是一种管理、处理和利用企业数据的系统方法,它可加速从摄取到变现的过程,使组织从数据中获取很高的价值,我们可以将其称为“数据变现工厂”。

 

每个组织的高管都知道数据是有价值的,他们一直在内部利用数据以削减运营支出并提高生产力。这些措施在今天仍然有价值。那么外部利用数据变现的机会有哪些呢,比如,利用数据创造新的销售和收入机会,进行高度集中的客户营销和卓越的客户体验,利用快速变化的市场条件等。外部数据变现还意味着通过共享数据或将数据出售给客户、合作伙伴或第三方,将其价值扩展到企业边界之外。

 

许多高管已经开始接受外部数据变现的想法,他们想这么做,但许多人却无法实施此策略。为什么?因为 AI 数据管理的策略方法还需要足够强大且具有战略意义的技术来实现。当今的大多数 IT 系统和存储解决方案无法提供强大的能力、规模和智能来支持下一代数据处理和包含数万亿个参数的大语言模型(LLM)。它们也不够灵活,无法支持所有不同的数据和文件类型或集成所有数据源。

 

对于大多数组织来说,数据太多了,增长得太快了。它们来自四面八方,来自无数的设备,然后分散在各处。而且,数据常常无意中被困在孤岛中,无法进行更广泛的协作。用于机器学习和分析的新数据中有高达 90% 也是非结构化的。如此大体量的、不同的数据不仅难以管理,而且在大量无关的噪音中寻找和提取有价值的信息也越来越困难。然而,这些数据都需要被收集、保护和分析,因为其中一些数据将非常有价值 —— 也许是今天,也许是明年。

 

总而言之,挫败变现努力的几个存储和数据管理限制包括:

  • AI和分析的性能和规模不足,从而减慢了数据摄取、AI训练和价值实现的时间。

  • 无法支持不同数据类型和协议以满足未来增长和演进。

  • 无法保证安全的数据治理、共享和管理。

  • 分析结果延迟或不完整,无法保证数据科学家的工作效率。

 

企业需要的是灵活的、以数据为中心的 IT 方法;一个可大规模扩展的、高性能数据和 AI 平台,它可以运行并加速端到端 AI 数据生命周期流程,以实现大规模 AI 并具有面向未来的适应性。

 

根据埃森哲(Accenture)的说法:“平台应该是基础性的,覆盖整个企业以实现跨职能数据的互操作性,从而更大限度地发挥作用。这些平台可以创建分析报告、训练 AI 或机器学习模型以打磨预测能力或用于运营应用程序,并且可以转换数据以方便使用并支持敏捷的数据处理。这些平台专为速度和适应性而构建,能够实时处理复杂的、数据驱动的见解。该平台由众多功能组成,可支持整个数据和分析生态系统。”

 

现在,让我们将其与 AI 数据工厂和 DDN 的数据管理方法联系起来。下图展示了 AI 数据生命周期模型。它由 DDN 数据和 AI 平台提供支持,这是一个集中管理的解决方案,包含业界特别快的大规模存储和数据移动技术。所有不同的企业数据都代表原材料,这些原材料被摄取进入一个多阶段的 AI 生命周期过程,然后产生多种 AI 模型和服务。

图:AI数据生命周期模型

 

DDN 的 AI 和数据平台包括 AI 存储技术, 该技术针对 GPU 驱动的超级计算机和 AI 框架进行了优化。这些技术为AI数据生命周期中的“内环”阶段(例如 AI 训练)提供了大规模和高性能。AI 和数据平台还包括一个多协议 AI 数据结构,可自动执行数据分发、多租户 SLA 管理和“外环”阶段(例如摄取、处理、生产和存储管理)的数据保护。以这种方式运营AI数据生命周期可以提高效率,并为 AI 驱动的服务提供更快的途径。这些服务提升了数据的价值并促进内部和外部数据变现。

 

AI数据工厂模型正在帮助 DDN 客户克服端到端 AI 数据生命周期的挑战和传统存储解决方案的局限性。借助 DDN 的数据和 AI 平台,企业可以实现以下优势,这会直接增强其数据变现能力:

• 简单 一种无孤岛的解决方案,可摄取和管理来自数十个来源的数据。

• 快速 通过 10 倍 IOPS 和 100 倍 GPU 速率加速深度学习和洞察。

• 可靠性 有保证的、自动化数据可访问性和服务水平。

• 规模  动态增长到超级计算机级别,没有瓶颈。

• 治理  所有 AI 数据的安全审计、数据共享和管理。

 

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