为了驾驭不断增长的数据洪流,组织需要先进的数据工具,使他们能够筛选有价值的信息,并获得有意义的见解。但是传统的数据平台在设计上并没有足够的灵活性和速度来处理和自动化实时数据分析。因此,太多的组织无法有效地利用他们的数据,错过了能够在组织内推动正确选择的关键见解。

如今的组织充斥着数据——数据流只会变得越来越大,越来越复杂。到2025年,全球数据量预计将增长到180泽字节以上,与本世纪初相比增长了近三倍。

这种信息的激增对于人工智能这样的趋势来说是个好消息,因为人工智能依赖于一个数据丰富的环境。然而,许多组织仍然依赖的遗留数据库架构被证明是人工智能革命的重要瓶颈。

为了驾驭不断增长的数据洪流,组织需要先进的数据工具,使他们能够筛选有价值的信息,并获得有意义的见解。但是传统的数据平台在设计上并没有足够的灵活性和速度来处理和自动化实时数据分析。因此,太多的组织无法有效地利用他们的数据,错过了能够在组织内推动正确选择的关键见解。

实时数据平台是人工智能采用的关键推动者,也是旨在最大限度地利用人工智能的组织的必备工具。通过一个简单且可扩展的实时数据平台,组织可以超越其遗留系统的限制,释放其数据的全部潜力,并为更明智的决策铺平道路,从而获得更大的寿命和成功。

为什么传统数据库架构不能满足当前的人工智能目标

尽管实时数据平台在人工智能领域发挥着关键作用,但它们的关键性质往往被传统数据库所忽视。

与实时数据平台不同,实时数据平台更有效地促进了对大量非结构化数据的探索,并增强了大型语言模型(LLM)随着时间的推移保留和回忆这些关系的能力,遗留系统主要是为批处理和处理预聚合数据集而设计的。传统数据库架构的滞后时间无法满足现代人工智能应用程序对实时分析和高并发性的需求。

在一个快速决策是日常现实的商业世界中,领导者必须确保在交付可操作的见解时不会出现延迟,这些见解会影响组织改善客户体验和促进销售的能力。相反,公司必须采用支持即时分析的数据架构,这样员工就可以在几毫秒内根据新的见解采取行动。

为了发挥其潜力,人工智能需要一个适当的基础——体现简单性的平台,能够在不影响速度或可扩展性的情况下快速处理和分析大量数据集。如果组织还没有实现这种转变,无论是由于预算限制、缺乏技术专长还是抵制变革,现在是时候克服这些障碍,确保你有能力实现长期的人工智能成功。

实时数据平台的三个关键属性

下一代数据平台将由三个关键特征来定义:速度、规模和简单。缺乏这些属性中的任何一个都会影响法学硕士和其他人工智能经验得出结果的准确性。

速度

速度是必须的,特别是在处理LLM的实时数据时。新鲜,准确的数据确保法学硕士发挥最佳作用,提供基于最新信息的见解和决策。

一个可以快速处理和分析实时数据的实时数据平台-适应结构化和非结构化格式(包括矢量,JSON,时间序列,文本,SQL,地理空间数据等)-利用人工智能的速度和精度。这种处理不同数据类型的敏捷性增强了您的竞争优势,并通过新的见解加强了您的决策,特别是在需要快速选择的场景中。

例如,在快节奏和高风险的金融交易领域,实时数据平台可以为实时信用卡欺诈检测提供动力。这种类型的实时评估使金融机构能够在可疑交易导致重大财务损失或损害客户信任之前快速识别和阻止可疑交易,这是遗留数据库架构难以实现的。

规模

与容易遇到容量问题的传统架构不同,实时数据平台能够无缝处理和管理海量数据集(从tb到pb),无论数据量如何变化。无论是在及时事件期间流量的突然增加还是不可预见的中断,实时数据平台都可以处理高并发性并扩展以适应高峰和低谷,同时保持最佳性能和敏捷性。

例如,在电信行业,实时数据平台可以使电信运营商通过蜂窝塔数据分析快速检测通话质量问题,并进行物联网或视频流异常检测。这种根据需求扩展性能的能力显著增强了整个网络的服务可靠性和安全性。

在各行各业,实时数据平台的扩展能力对于适应不断增长和不断变化的数据特征,实现主动响应至关重要。

简单

虽然速度和规模一直是数据平台的关键组成部分,但生成式人工智能的出现增加了数据库简单性的重要性。简化数据管理,使数据驱动的工作和见解对每个人都可用,包括降低历史上与处理各种数据类型相关的复杂性,以及简化核心数据流程,如提取、转换和加载(ETL)。

通过一个简单易用的数据平台,IT以外的团队可以更轻松地驾驭实时分析的复杂性,并释放数据的全部潜力。随着越来越多的员工采用以数据为中心的方法,简单性对于防止不正确或欺骗性数据见解的危险变得至关重要。

例如,实时数据平台使出版商和管理人员能够快速分析各种营销渠道的绩效,从而提高收入。通过利用应用遥测、地理空间和点击流数据,实时数据平台简化了市场细分和广告定位。

这种简化的数据分析方法允许更快、更明智的决策,确保营销工作与实时受众行为和趋势精确一致。通过消除数据分析中的手动任务,人工智能自动化还可以确保营销团队(以快速行动而闻名的团队)不会基于不完善的见解发起活动。

不要让您当前的数据架构破坏您未来的数据成功

遗留数据库架构阻碍了组织充分利用其数据的潜力,特别是在人工智能时代。为了最大限度地发挥人工智能投资的能力,您的组织需要一个能够快速有效地处理和分析数据的实时数据平台。

人工智能革命正在等着你。通过围绕速度、规模和简单性设计的实时数据平台,您的组织可以正式实现飞跃。

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作者 yinhua

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