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實時數據平臺在人工智能革命中是創新的隱藏動力

人工智能
為了駕馭不斷增長的數據洪流,組織需要先進的數據工具,使他們能夠篩選有價值的信息,并獲得有意義的見解。但是傳統的數據平臺在設計上并沒有足夠的靈活性和速度來處理和自動化實時數據分析。因此,太多的組織無法有效地利用他們的數據,錯過了能夠在組織內推動正確選擇的關鍵見解。

如今的組織充斥著數據——數據流只會變得越來越大,越來越復雜。到2025年,全球數據量預計將增長到180澤字節以上,與本世紀初相比增長了近三倍。

這種信息的激增對于人工智能這樣的趨勢來說是個好消息,因為人工智能依賴于一個數據豐富的環境。然而,許多組織仍然依賴的遺留數據庫架構被證明是人工智能革命的重要瓶頸。

為了駕馭不斷增長的數據洪流,組織需要先進的數據工具,使他們能夠篩選有價值的信息,并獲得有意義的見解。但是傳統的數據平臺在設計上并沒有足夠的靈活性和速度來處理和自動化實時數據分析。因此,太多的組織無法有效地利用他們的數據,錯過了能夠在組織內推動正確選擇的關鍵見解。

實時數據平臺是人工智能采用的關鍵推動者,也是旨在最大限度地利用人工智能的組織的必備工具。通過一個簡單且可擴展的實時數據平臺,組織可以超越其遺留系統的限制,釋放其數據的全部潛力,并為更明智的決策鋪平道路,從而獲得更大的壽命和成功。

為什么傳統數據庫架構不能滿足當前的人工智能目標

盡管實時數據平臺在人工智能領域發揮著關鍵作用,但它們的關鍵性質往往被傳統數據庫所忽視。

與實時數據平臺不同,實時數據平臺更有效地促進了對大量非結構化數據的探索,并增強了大型語言模型(LLM)隨著時間的推移保留和回憶這些關系的能力,遺留系統主要是為批處理和處理預聚合數據集而設計的。傳統數據庫架構的滯后時間無法滿足現代人工智能應用程序對實時分析和高并發性的需求。

在一個快速決策是日?,F實的商業世界中,領導者必須確保在交付可操作的見解時不會出現延遲,這些見解會影響組織改善客戶體驗和促進銷售的能力。相反,公司必須采用支持即時分析的數據架構,這樣員工就可以在幾毫秒內根據新的見解采取行動。

為了發揮其潛力,人工智能需要一個適當的基礎——體現簡單性的平臺,能夠在不影響速度或可擴展性的情況下快速處理和分析大量數據集。如果組織還沒有實現這種轉變,無論是由于預算限制、缺乏技術專長還是抵制變革,現在是時候克服這些障礙,確保你有能力實現長期的人工智能成功。

實時數據平臺的三個關鍵屬性

下一代數據平臺將由三個關鍵特征來定義:速度、規模和簡單。缺乏這些屬性中的任何一個都會影響法學碩士和其他人工智能經驗得出結果的準確性。

速度

速度是必須的,特別是在處理LLM的實時數據時。新鮮,準確的數據確保法學碩士發揮最佳作用,提供基于最新信息的見解和決策。

一個可以快速處理和分析實時數據的實時數據平臺-適應結構化和非結構化格式(包括矢量,JSON,時間序列,文本,SQL,地理空間數據等)-利用人工智能的速度和精度。這種處理不同數據類型的敏捷性增強了您的競爭優勢,并通過新的見解加強了您的決策,特別是在需要快速選擇的場景中。

例如,在快節奏和高風險的金融交易領域,實時數據平臺可以為實時信用卡欺詐檢測提供動力。這種類型的實時評估使金融機構能夠在可疑交易導致重大財務損失或損害客戶信任之前快速識別和阻止可疑交易,這是遺留數據庫架構難以實現的。

規模

與容易遇到容量問題的傳統架構不同,實時數據平臺能夠無縫處理和管理海量數據集(從tb到pb),無論數據量如何變化。無論是在及時事件期間流量的突然增加還是不可預見的中斷,實時數據平臺都可以處理高并發性并擴展以適應高峰和低谷,同時保持最佳性能和敏捷性。

例如,在電信行業,實時數據平臺可以使電信運營商通過蜂窩塔數據分析快速檢測通話質量問題,并進行物聯網或視頻流異常檢測。這種根據需求擴展性能的能力顯著增強了整個網絡的服務可靠性和安全性。

在各行各業,實時數據平臺的擴展能力對于適應不斷增長和不斷變化的數據特征,實現主動響應至關重要。

簡單

雖然速度和規模一直是數據平臺的關鍵組成部分,但生成式人工智能的出現增加了數據庫簡單性的重要性。簡化數據管理,使數據驅動的工作和見解對每個人都可用,包括降低歷史上與處理各種數據類型相關的復雜性,以及簡化核心數據流程,如提取、轉換和加載(ETL)。

通過一個簡單易用的數據平臺,IT以外的團隊可以更輕松地駕馭實時分析的復雜性,并釋放數據的全部潛力。隨著越來越多的員工采用以數據為中心的方法,簡單性對于防止不正確或欺騙性數據見解的危險變得至關重要。

例如,實時數據平臺使出版商和管理人員能夠快速分析各種營銷渠道的績效,從而提高收入。通過利用應用遙測、地理空間和點擊流數據,實時數據平臺簡化了市場細分和廣告定位。

這種簡化的數據分析方法允許更快、更明智的決策,確保營銷工作與實時受眾行為和趨勢精確一致。通過消除數據分析中的手動任務,人工智能自動化還可以確保營銷團隊(以快速行動而聞名的團隊)不會基于不完善的見解發起活動。

不要讓您當前的數據架構破壞您未來的數據成功

遺留數據庫架構阻礙了組織充分利用其數據的潛力,特別是在人工智能時代。為了最大限度地發揮人工智能投資的能力,您的組織需要一個能夠快速有效地處理和分析數據的實時數據平臺。

人工智能革命正在等著你。通過圍繞速度、規模和簡單性設計的實時數據平臺,您的組織可以正式實現飛躍。

責任編輯:龐桂玉 來源: 機房360
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