人工智能 （AI） 和大数据技术的广泛采用推动了几乎每个行业的变革，改变了组织生成战略洞察和推动数据驱动型决策的方式。

预计这种快速的采用速度不会很快放缓。根据 Grand View Research 的数据，全球 AI 技术市场预计将以每年 36.6% 的速度增长，到 2030 年，全球市场总价值将超过 1.8 万亿美元。

从小型企业到大型企业，AI 和大数据正在为战略制定和日常运营带来新的效率和能力。作为全球存储领导者，Seagate 在提供企业在其工作流程中支持 AI 和大数据所需的可扩展、可靠和高性能数据存储系统方面发挥着核心作用。

什么是 AI？

人工智能是一种创新技术，能够执行推理、学习和解决问题，具有模拟人类认知和智能的逻辑能力。

AI 是一个总称，包含多种形式的虚拟智能，包括机器学习、生成式 AI 和自然语言处理。通过先进的算法、大数据和提示工程，AI 是一种革命性的工具，为个性化和自动化方面的新功能提供动力。

什么是大数据？

大数据是指大量数据集，这些数据集非常庞大和复杂，以至于需要专门的系统来处理、管理和分析其信息。大数据通常表示来自广泛来源的数据集，并且数据按其所有权或与特定组织或实体的相关性进行统一。

通常需要 AI、机器学习和高级分析来有效地处理和分析大数据，以便从这些信息中生成有价值的见解。

AI 中使用的数据类型。

AI 可以使用多种类型的数据来生成有价值的见解，为寻求提升绩效、优化生产力以及实现团队和运营持续改进的企业提供战略价值。

以下是每个人在使用 AI 进行数据分析时都应该了解的三种数据类型：

1. 结构化数据。

结构化数据是经过处理、有组织的数据，可以在数据库中轻松搜索。结构化数据的常见来源包括客户信息、库存数据、交易和维护日志。

这种类型的数据最适合提供指导组织内优化和其他更改的战略见解。

2. 非结构化数据。

非结构化数据是需要先处理的信息，然后才能从中获得意义和见解。图像、视频和某些类型的文本文件是非结构化数据的常见形式。

AI 技术已成为大规模分析这些数据的有效工具，使企业能够从非结构化数据集中提取强大的见解。例如，AI 可以监控安全录像并识别表明特定行为的异常情况。它还可以帮助评估客户反馈，以自动对每个单独的响应进行情境化和分类。

3. 大数据。

大数据通常包括结构化和非结构化数据集，所有这些数据集都必须大规模处理和管理。AI 可以在结构化和非结构化数据之间移动，以识别客户行为模式。它还可以协调结构化数据趋势和非结构化数据事件之间的关系，以帮助将有关运营、购物模式、供应链物流和许多其他应用程序变化的信息置于上下文中。

AI 与大数据之间的连接。

由于 AI 技术用于处理和分析大数据，这两个独立的实体从这种持续的关系中享受到互惠互利。

大数据分析为 AI 模型提供了更多信息来学习和优化其模型，从而随着时间的推移提高 AI 性能。同时，更好的 AI 分析功能会增加从大数据中收集的见解的潜在业务影响，从而为您的组织提供更多价值。

这种共生关系使许多行业能够实现快速的洞察处理，从而支持数据驱动的干预和个性化的 AI 解决方案。

AI 如何推动数据呈指数级增长。

通过数据的消费和分析，AI 本身已成为机器学习、自动化和内容自动化数据增长的重要来源。物联网设备和其他人工智能增强技术都导致了前所未有的实时数据量，必须对其进行管理、分析和存储。

管理如此规模的数据需要强大的高性能存储基础设施，以满足您当前和未来的存储需求。

了解 AI 流程中的数据流。

AI 数据分析依赖于持续的生命周期，该生命周期支持对 AI 模型进行持续学习和改进。以下是 AI 和大数据如何协同工作以支持持续的创建和迭代：

1. 数据收集。

AI 必须能够访问各种高质量的数据源，包括 IoT 传感器、业务软件集成、与客户的直接交互以及专有知识库。必须对这些信息及其访问进行有效管理，以确保数据完整和准确，并确保数据收集过程符合隐私和其他合规性要求。

2. 数据准备和清理。

数据准备和清理消除了削弱这些数据集价值的异常和不准确之处。数据流的这一阶段使用的常见技术包括重复数据删除和规范化等策略。

3. 数据注释和标记。

在训练 AI 模型时，注释和标记至关重要。注释使用相关的上下文信息标记数据，例如标记视频和图像中的对象，或应用情感标签以帮助 AI 更好地理解客户反馈。随着时间的推移，一致的注释和标记将支持更好的训练和更有效的 AI 结果。

4. 数据存储和管理。

需要高效、高度可扩展的存储来支持 AI 工作流的高效数据管理和数据存储。企业必须使用 Seagate Mozaic 3+ ™ 等解决方案构建支持性基础设施，该解决方案专为应对 AI 实施的独特存储挑战而设计。

5. AI 数据反馈回路。

AI 的长期价值基于迭代改进。可持续的 AI 数据反馈循环涉及数据使用、内容生成和性能改进的连续周期，这些都有助于这些迭代改进。组织必须为 AI 技术提供无缝数据访问，以促进这种良性循环的发展。

AI 存储需求。

要求苛刻的 AI 工作流需要一个旨在平衡以下要求的存储基础设施：

● 高性能，可快速处理数据。 AI 工作流需要快速的存储性能，以便大规模提供低延迟，尤其是在使用 AI 生成实时见解时。

● 可扩展性，以适应不断增长的数据集。随着数据量的增加和 AI 实施的增加，存储基础设施必须与这些服务无缝增长。

● 确保不间断工作流程的可靠性。即使在使用高峰期和不断增长的数据集的压力下，也必须保持存储性能。

为了满足这些多方面的需求，企业需要一个多样化的内存和存储解决方案生态系统，利用本地和网络固态驱动器 （SSD）、高带宽内存 （HBM）、动态随机存取内存 （DRAM） 和网络硬盘驱动器。

AI 中的存储和计算协同作用。

在 AI 工作流中，存储和计算集群不作为单独的实体存在。它们在 AI 工作流的整体性能和优化方面发挥着协同作用。GPU、CPU、HMB、DRAM、企业级 SSD 和企业级硬盘驱动器都提供有关处理能力和数据管理的特定功能。这些解决方案的无缝集成对于最大限度地提高 AI 性能至关重要。

Seagate 在实现大规模 AI 和数据管理方面的作用。

希捷提供一套企业存储解决方案，可优化数据中心的容量和效率，支持扩建，同时使您的基础设施适应未来发展，以满足不断变化的 AI 需求和不断增长的 AI 工作流程。使用 Mozaic 3+，您的企业可以为其数据中心配备前所未有的面密度大容量存储。

存储和计算 — AI 工作流的串联需求。

希捷 Mozaic 3+ 解决方案轻松支持构成 AI 工作流程的互补技术，提高了性能、可扩展性和可靠性的上限。

管理计算资源和存储的协同方法最终会优化 AI 功能的速度、效率、能耗和可用性。如果实施得当，这些解决方案可以跨越性能和规模之间的范围，以最大限度地提高 AI 投资的长期价值实现。

了解 Mozaic 3+ 如何帮助 AI 充分发挥其潜力。

AI 的变革力量需要打破障碍并将存储密度和性能提升到新高度的存储基础设施。

希捷 Mozaic 3+ 解决方案，包括 Exos® Mozaic 3+ 硬盘，通过热辅助磁记录 （HAMR） 实现这一点，从而实现显著的磁录密度增益，将数据更紧密地打包到更小、更高效的空间内，同时保持数据的磁热稳定。

借助 HAMR，Mozaic 3+ 扩展了存储密度的极限，而不会影响存储的可靠性，同时仍然适合方便、熟悉的 3.5 英寸外形。

传统的存储基础设施无法支持 AI 工作流和大数据计划的快速增长。想要利用这些创新机会的企业必须首先确保他们已经建立了能够大规模支持这些计划的存储基础。