如今的組織充斥著數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)流只會(huì)變得越來(lái)越大，越來(lái)越復(fù)雜。到2025年，全球數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)到180澤字節(jié)以上，與本世紀(jì)初相比增長(zhǎng)了近三倍。

這種信息的激增對(duì)于人工智能這樣的趨勢(shì)來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息，因?yàn)槿斯ぶ悄芤蕾囉谝粋€(gè)數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境。然而，許多組織仍然依賴的遺留數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)被證明是人工智能革命的重要瓶頸。

為了駕馭不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)洪流，組織需要先進(jìn)的數(shù)據(jù)工具，使他們能夠篩選有價(jià)值的信息，并獲得有意義的見解。但是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)在設(shè)計(jì)上并沒(méi)有足夠的靈活性和速度來(lái)處理和自動(dòng)化實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。因此，太多的組織無(wú)法有效地利用他們的數(shù)據(jù)，錯(cuò)過(guò)了能夠在組織內(nèi)推動(dòng)正確選擇的關(guān)鍵見解。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)是人工智能采用的關(guān)鍵推動(dòng)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(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單且可擴(kuò)展的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)，組織可以超越其遺留系統(tǒng)的限制，釋放其數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)不能滿足當(dāng)前的人工智能目標(biāo)

盡管實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)在人工智能領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用，但它們的關(guān)鍵性質(zhì)往往被傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)所忽視。

與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)不同，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)更有效地促進(jìn)了對(duì)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的探索，并增強(qiáng)了大型語(yǔ)言模型(LLM)隨著時(shí)間的推移保留和回憶這些關(guān)系的能力，遺留系統(tǒng)主要是為批處理和處理預(yù)聚合數(shù)據(jù)集而設(shè)計(jì)的。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的滯后時(shí)間無(wú)法滿足現(xiàn)代人工智能應(yīng)用程序?qū)?shí)時(shí)分析和高并發(fā)性的需求。

在一個(gè)快速?zèng)Q策是日?，F(xiàn)實(shí)的商業(yè)世界中，領(lǐng)導(dǎo)者必須確保在交付可操作的見解時(shí)不會(huì)出現(xiàn)延遲，這些見解會(huì)影響組織改善客戶體驗(yàn)和促進(jìn)銷售的能力。相反，公司必須采用支持即時(shí)分析的數(shù)據(jù)架構(gòu)，這樣員工就可以在幾毫秒內(nèi)根據(jù)新的見解采取行動(dòng)。

為了發(fā)揮其潛力，人工智能需要一個(gè)適當(dāng)?shù)幕A(chǔ)——體現(xiàn)簡(jiǎn)單性的平臺(tái)，能夠在不影響速度或可擴(kuò)展性的情況下快速處理和分析大量數(shù)據(jù)集。如果組織還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變，無(wú)論是由于預(yù)算限制、缺乏技術(shù)專長(zhǎng)還是抵制變革，現(xiàn)在是時(shí)候克服這些障礙，確保你有能力實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期的人工智能成功。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)的三個(gè)關(guān)鍵屬性

下一代數(shù)據(jù)平臺(tái)將由三個(gè)關(guān)鍵特征來(lái)定義:速度、規(guī)模和簡(jiǎn)單。缺乏這些屬性中的任何一個(gè)都會(huì)影響法學(xué)碩士和其他人工智能經(jīng)驗(yàn)得出結(jié)果的準(zhǔn)確性。

速度

速度是必須的，特別是在處理LLM的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)。新鮮，準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)確保法學(xué)碩士發(fā)揮最佳作用，提供基于最新信息的見解和決策。

一個(gè)可以快速處理和分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)-適應(yīng)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化格式(包括矢量，JSON，時(shí)間序列，文本，SQL，地理空間數(shù)據(jù)等)-利用人工智能的速度和精度。這種處理不同數(shù)據(jù)類型的敏捷性增強(qiáng)了您的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并通過(guò)新的見解加強(qiáng)了您的決策，特別是在需要快速選擇的場(chǎng)景中。

例如，在快節(jié)奏和高風(fēng)險(xiǎn)的金融交易領(lǐng)域，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)可以為實(shí)時(shí)信用卡欺詐檢測(cè)提供動(dòng)力。這種類型的實(shí)時(shí)評(píng)估使金融機(jī)構(gòu)能夠在可疑交易導(dǎo)致重大財(cái)務(wù)損失或損害客戶信任之前快速識(shí)別和阻止可疑交易，這是遺留數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)難以實(shí)現(xiàn)的。

規(guī)模

與容易遇到容量問(wèn)題的傳統(tǒng)架構(gòu)不同，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠無(wú)縫處理和管理海量數(shù)據(jù)集(從tb到pb)，無(wú)論數(shù)據(jù)量如何變化。無(wú)論是在及時(shí)事件期間流量的突然增加還是不可預(yù)見的中斷，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)都可以處理高并發(fā)性并擴(kuò)展以適應(yīng)高峰和低谷，同時(shí)保持最佳性能和敏捷性。

例如，在電信行業(yè)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)可以使電信運(yùn)營(yíng)商通過(guò)蜂窩塔數(shù)據(jù)分析快速檢測(cè)通話質(zhì)量問(wèn)題，并進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)或視頻流異常檢測(cè)。這種根據(jù)需求擴(kuò)展性能的能力顯著增強(qiáng)了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)可靠性和安全性。

在各行各業(yè)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)的擴(kuò)展能力對(duì)于適應(yīng)不斷增長(zhǎng)和不斷變化的數(shù)據(jù)特征，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)響應(yīng)至關(guān)重要。

簡(jiǎn)單

雖然速度和規(guī)模一直是數(shù)據(jù)平臺(tái)的關(guān)鍵組成部分，但生成式人工智能的出現(xiàn)增加了數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)單性的重要性。簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)管理，使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工作和見解對(duì)每個(gè)人都可用，包括降低歷史上與處理各種數(shù)據(jù)類型相關(guān)的復(fù)雜性，以及簡(jiǎn)化核心數(shù)據(jù)流程，如提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)。

通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)平臺(tái)，IT以外的團(tuán)隊(duì)可以更輕松地駕馭實(shí)時(shí)分析的復(fù)雜性，并釋放數(shù)據(jù)的全部潛力。隨著越來(lái)越多的員工采用以數(shù)據(jù)為中心的方法，簡(jiǎn)單性對(duì)于防止不正確或欺騙性數(shù)據(jù)見解的危險(xiǎn)變得至關(guān)重要。

例如，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)使出版商和管理人員能夠快速分析各種營(yíng)銷渠道的績(jī)效，從而提高收入。通過(guò)利用應(yīng)用遙測(cè)、地理空間和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)化了市場(chǎng)細(xì)分和廣告定位。

這種簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)分析方法允許更快、更明智的決策，確保營(yíng)銷工作與實(shí)時(shí)受眾行為和趨勢(shì)精確一致。通過(guò)消除數(shù)據(jù)分析中的手動(dòng)任務(wù)，人工智能自動(dòng)化還可以確保營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)(以快速行動(dòng)而聞名的團(tuán)隊(duì))不會(huì)基于不完善的見解發(fā)起活動(dòng)。

不要讓您當(dāng)前的數(shù)據(jù)架構(gòu)破壞您未來(lái)的數(shù)據(jù)成功

遺留數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)阻礙了組織充分利用其數(shù)據(jù)的潛力，特別是在人工智能時(shí)代。為了最大限度地發(fā)揮人工智能投資的能力，您的組織需要一個(gè)能夠快速有效地處理和分析數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)。

人工智能革命正在等著你。通過(guò)圍繞速度、規(guī)模和簡(jiǎn)單性設(shè)計(jì)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)，您的組織可以正式實(shí)現(xiàn)飛躍。