Sladění Enterprise Data Lake od Solix s datovým rámcem Gartner AI-Ready
Chcete poslouchat tento blog?
V nedávném článku Gartner (AI-Ready Data Essentials pro zachycení hodnoty AI | Gartner), analytička Rita Sallamová nastiňuje kritické požadavky na data připravená pro AI a poskytuje organizacím plán, jak připravit svá data pro iniciativy AI. Pojďme analyzovat, jak se architektura a možnosti SOLIXCloud Enterprise Data Lake shodují s těmito doporučeními.
Vývoj a hodnocení správy dat
Gartner zdůrazňuje důležitost posouzení připravenosti správy dat a vyvíjejících se postupů, aby byly splněny požadavky AI. Datová platforma třetí generace SOLIXCloud to přímo řeší prostřednictvím své vícevrstvé zónové architektury – přistávací, nezpracované, důvěryhodné a rafinované zóny. Tento progresivní přístup zpřesňování dat zajišťuje kvalitu dat při zachování nezpracovaných dat, která modely umělé inteligence často potřebují pro trénink.
Integrace platformy Apache Spark umožňuje rychlé zpracování strukturovaných i nestrukturovaných dat, což odpovídá důrazu společnosti Gartner na zpracování různých technik a typů dat AI. To je zvláště důležité, protože Gartner poznamenává, že různé techniky AI, od GenAI po simulační modely, mají jedinečné požadavky na data.
Řízení a dodržování předpisů
Gartner zdůrazňuje zásadní potřebu robustní správy dat připravených na umělou inteligenci, zejména v oblasti etiky, správy předsudků a dodržování předpisů. Možnosti federovaného řízení dat SOLIXCloud přímo odpovídají tomuto požadavku:
- Poskytování kontroly shody nad vzdálenými tabulkami a daty
- Správa dat v rámci decentralizovaných operací s více cloudy
- Implementace řízení přístupu na základě rolí
- Podpora komplexního sledování datové linie
Kvalita a kvalifikace dat
Klíčovým poznatkem společnosti Gartner je, že data připravená pro umělou inteligenci nutně neznamenají „dokonalá“ data – znamenají data, která reprezentují podmínky reálného světa, včetně odlehlých hodnot a chyb. Přístup SOLIXCloud dobře odpovídá:
- Nástroje pro přípravu dat, které umožňují flexibilní transformace na základě konkrétních případů použití
- Podpora více formátů souborů a datových typů
- Řízení kvality dat v průběhu životního cyklu dat
- Inkrementální toky pro zpracování dat v reálném čase
Škálovatelnost a rozšíření ekosystému
Gartner doporučuje rozšířit datový ekosystém tak, aby podporoval různé případy použití AI. SOLIXCloud to řeší prostřednictvím:
- Připravenost na více cloudů
- Otevřená tabulka a podpora formátu souborů
- Možnost připojení k libovolnému zdroji
- Podpora pro strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data
Správa a zjišťování metadat
Gartner i Solix uznávají důležitost metadat při přípravě dat na umělou inteligenci. Rozsáhlý datový katalog SOLIXCloud obsahuje:
- Komplexní možnosti vyhledávání
- Vestavěný obchodní glosář
- Sledování datové linie
- Nástroje pro správu metadat
Těšíme se
Jak organizace pokračují ve své cestě k připravenosti na umělou inteligenci, platformy jako SOLIXCloud Enterprise Data Lake (Řešení SOLIXCloud Data Lake | Sjednoťte svá data) prokázat silný soulad s doporučeními společnosti Gartner. Komplexní přístup platformy ke správě dat, správě a přípravě poskytuje pevný základ pro organizace, které chtějí připravit svá data na AI.
Jak však poznamenává Gartner, příprava dat na AI není jednorázovým úsilím, ale trvalým procesem, který se musí vyvíjet s konkrétními případy použití. Flexibilní architektura a nástroje SOLIXCloud podporují tento iterativní přístup a umožňují organizacím průběžně přizpůsobovat své postupy správy dat podle toho, jak se vyvíjejí požadavky na AI.
Zde je SVP Mark Lee, který představuje budoucnost správy podnikových dat a přehled naší platformy Enterprise Data Lake: Budoucnost správy podnikových dat
Kombinace schopností Solix s rámcem Gartner poskytuje organizacím jak strategické vedení, tak praktické nástroje potřebné k přípravě dat pro iniciativy AI. Toto sladění pomáhá zajistit, že organizace mohou nejen efektivně spravovat a řídit svá data, ale také je využít pro pokročilé aplikace AI při zachování souladu a kvality dat.
