人工智能在一個(gè)非常重要的方面與傳統(tǒng)軟件不同：它必須學(xué)習(xí)如何完成它的工作。

這為產(chǎn)品生命周期提供了一個(gè)關(guān)鍵的好處，因?yàn)橄到y(tǒng)本身可以添加新工具，創(chuàng)建新功能并以其他方式改變自身，而不必等待編碼向?qū)磕晔謩由壱淮蝿?chuàng)建(甚至更少)。更好地滿足用戶要求。當(dāng)然，缺點(diǎn)是很少有AI程序可以提供開箱即用的頂級性能; 只有通過持續(xù)使用，他們才能了解對他們的期望以及如何最好地實(shí)現(xiàn)他們的目標(biāo)。

這種演變的一個(gè)關(guān)鍵因素是AI驅(qū)動系統(tǒng)所面臨的數(shù)據(jù)。良好的數(shù)據(jù)，適當(dāng)?shù)臈l件和放置在正確的環(huán)境中，將使服務(wù)能夠做出明智的決策并采取適當(dāng)?shù)男袆?，而糟糕的?shù)據(jù)將導(dǎo)致糟糕的結(jié)果和穩(wěn)定的性能下降。

例如，考慮人工智能驅(qū)動的營銷策略。關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)可能表明對某個(gè)地區(qū)或某個(gè)特定人群中特定產(chǎn)品的興趣增加。但是，如果數(shù)據(jù)僅僅基于網(wǎng)頁視圖或其他軼事證據(jù)而不是深入的消費(fèi)者調(diào)查，那么大量的時(shí)間，金錢和其他資源可能會從更具生產(chǎn)力的項(xiàng)目中轉(zhuǎn)移出來，以追逐不存在的機(jī)會。

看到問題

然而，到目前為止，企業(yè)在管理數(shù)據(jù)方面取得了微不足道的成功，特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。據(jù)Corinium稱，70%的IT和數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)難以滿足分析需求，而近40%的人難以保持良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量，盡管有一半以上的人使用尖端的混合和多云架構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲。

然而，從積極的方面來看，許多組織開始認(rèn)識到問題的重要性，并正在采取措施解決這個(gè)問題。超過90%的受訪者表示他們將在明年投入超過100萬美元用于新的分析計(jì)劃，超過60%的受訪者采用混合的多云策略來跨內(nèi)部和外部基礎(chǔ)架構(gòu)聯(lián)合數(shù)據(jù)。

然而，仍然需要克服的一個(gè)關(guān)鍵問題是需要從基本數(shù)據(jù)收集和聚合發(fā)展到更高級的上下文和相關(guān)性模型，Informatica總裁Amit Walia說。只有通過解析關(guān)于技術(shù)，業(yè)務(wù)，運(yùn)營和使用的關(guān)鍵元數(shù)據(jù)，企業(yè)才能培養(yǎng)培訓(xùn)智能算法所需的“智能數(shù)據(jù)” 。

但隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)爆炸，這變得越來越難。具有諷刺意味的是，許多數(shù)據(jù)分析和管理解決方案正在轉(zhuǎn)向相同的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些算法使最終消耗數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的智能應(yīng)用程序成為可能。通過使整個(gè)過程更加智能化，企業(yè)可以自動化當(dāng)前占據(jù)大量高薪數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)間的許多死記硬背功能，讓他們可以自由地專注于更復(fù)雜的戰(zhàn)略目標(biāo)。

來自阿法爾的數(shù)據(jù)

每個(gè)智能數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)都需要的一件事是簡化與云之間的連接。雖然廣域網(wǎng)絡(luò)變得越來越快，靈活和軟件定義，但它仍然缺乏精細(xì)的管理工具來以AI友好的速度整理，處理和傳輸數(shù)據(jù)。這就是為什么NetApp和Nvidia聯(lián)手將AFF A800閃存平臺與DGX 超級計(jì)算機(jī)聯(lián)合起來的原因。該解決方案利用NetApp的Data Fabric有效地提供“邊緣到核心到云”的數(shù)據(jù)控制，為分析引擎提供整個(gè)分布式生態(tài)系統(tǒng)的準(zhǔn)確，最新視圖，并無論數(shù)據(jù)位于何處或以何種格式直接訪問數(shù)據(jù)在...

但是，檢索數(shù)據(jù)只是第一步。改進(jìn)數(shù)據(jù)庫攝取和解釋數(shù)據(jù)的方式同樣有效。數(shù)據(jù)庫分散公司Bluzelle的首席執(zhí)行官Pavel Bains認(rèn)為，通過創(chuàng)建一個(gè)適應(yīng)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的通用數(shù)據(jù)存儲，區(qū)塊鏈可以在這方面做出重大貢獻(xiàn)。這將允許數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)提供人工智能所需的深層環(huán)境，以便快速理解所有這些，同時(shí)確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)不受任何一個(gè)云提供商的控制。區(qū)塊鏈?zhǔn)褂梅植际?，點(diǎn)對點(diǎn)存儲節(jié)點(diǎn)幾乎確保數(shù)據(jù)幾乎可以在任何地方以最高速度提供，同時(shí)由于其不可變但開放的分類帳方法而保持高完整性。(當(dāng)AI以其應(yīng)有的方式運(yùn)作時(shí)，它可以對業(yè)務(wù)有很大的幫助。了解更多公司可能想要考慮使用AI的5種方法。)

人工智能是用詞不當(dāng)，因?yàn)樗皇呛苈斆?。它本能地區(qū)分事實(shí)和虛構(gòu)，無論好壞，是非。它所能做的就是消耗大量數(shù)據(jù)并尋找滿足其編程要求的模式。如果數(shù)據(jù)不正確或解釋不正確，則模式將會偏斜，結(jié)果將會出錯(cuò)。

從這個(gè)角度來看，人工智能背后的真正智慧在于它始終存在的地方：人腦。只有通過對數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備的適當(dāng)監(jiān)督，AI才能為數(shù)字服務(wù)和運(yùn)營帶來最大利益。

我們更聰明的是數(shù)據(jù)，我們的機(jī)器將更加智能，以實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)力。