Una nueva investigación de ESG destaca el impacto de la IA/ML en el archivado activo
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A medida que las cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático comienzan a impulsar los procesos comerciales y la toma de decisiones en todos los niveles, la gestión efectiva de datos es esencial. Los datos necesitan ser almacenados durante mucho tiempo y deben estar disponibles para ser accesibles de manera activa durante su vida útil.
Las soluciones de archivo activo son ideales para gestionar información para marcos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ya que pueden proporcionar optimización personalizada para almacenamiento, seguridad y rendimiento. Además, las herramientas de IA se pueden aplicar en un archivo activo para automatizar y optimizar los procesos de gestión de datos de diversas maneras. Por ejemplo, la IA puede limpiar, normalizar y categorizar datos a largo plazo para cargas de trabajo de IA, automatizar el etiquetado de metadatos e indexación para datos inactivos, e identificar y archivar información sensible.
Un nuevo eBook de ESG Research, patrocinado por Active Archive Alliance, explora el estado general del archivado de datos y los beneficios y desafíos que dan forma a los entornos y estrategias modernas. También examina cómo se integra el archivado activo en las prácticas modernas de archivado de datos y el papel que desempeña en determinar el éxito de las iniciativas de IA/ML.
Los hallazgos destacan que las organizaciones tienen 6.7 PB de datos en servidores corporativos, con un 44% de los datos en un archivo activo. El crecimiento de datos de archivo activo va de la mano con el crecimiento general de datos; los datos de archivo se duplican aproximadamente cada 3.5 años. Las capacidades de IA/ML son un acelerador clave para la adopción de archivos activos. Los tres principales casos de uso para archivos activos son análisis, eficiencia empresarial y ciber-resiliencia.
En última instancia, la IA depende de datos bien organizados para tener éxito, lo que subraya por qué la gestión efectiva de datos a través de un archivo activo es crucial para un futuro de IA. Las organizaciones sin procesos de gestión de datos inteligentes que alimenten las cargas de trabajo de inteligencia empresarial corren el riesgo de quedarse atrás frente a competidores que sí lo tienen.
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