La era de la información ha inundado de datos las empresas modernas. La demanda de capacidad de almacenamiento empresarial no hará más que aumentar en los próximos años. Para finales de esta década, se pronostica que los nuevos envíos de capacidad de almacenamiento empresarial serán de 15 ZB por año, con la base instalada activa superior a 45 ZB.
¿De dónde viene este crecimiento?
Los líderes empresariales y de TI comprenden bien los desafíos que plantea el crecimiento masivo de datos de dos dígitos. Ya sea desde el borde, en la nube pública o localmente, cada vez más dispositivos y aplicaciones generan datos en cantidades cada vez mayores. Hay más canales de comunicación que nunca. El correo electrónico, las redes sociales y el chat sólo sirven para multiplicar la cantidad de almacenamiento necesario.
Al aumento de la demanda de almacenamiento se suma la necesidad de copiar y replicar datos para protegerlos y conservarlos durante períodos más largos. En algunos sectores incluso existe temor sobre la conveniencia de eliminar cualquier dato corporativo. Las tasas de crecimiento del volumen de datos anual del cuarenta por ciento se han convertido en la norma en algunas industrias.
Ahora tenga en cuenta la inteligencia artificial (IA). Mientras que antes, los análisis e incluso las aplicaciones recientes de IA se centraban en almacenes de datos pequeños y estrechamente definidos, los avances en la informática han cambiado las reglas del juego. La IA ha llegado en horario de máxima audiencia. Se ha abierto la puerta al análisis a gran escala de cantidades casi infinitas de datos.
Por tanto, la IA y aprendizaje automático (ML) Las cargas de trabajo están impregnando casi todas las facetas del lugar de trabajo. Se están convirtiendo en un aspecto central del proceso de toma de decisiones. Los estudios de mercado indican que el 35% de las organizaciones ya han invertido en IA y el 44% planea invertir en ella durante el próximo año. La democratización de la IA está sobre nosotros.
Tomemos el caso de ChatGPT. Esa aplicación de la Fundación OpenAI se complace en abordar un almacén de datos del tamaño de la red mundial. Estamos hablando aquí de billones de parámetros de datos disponibles para análisis. Por lo tanto, la IA está destinada a impulsar el almacenamiento y la gestión de datos hacia nuevos horizontes. Necesitamos estar preparados.
Gestión de datos para un mundo de IA/Big Data
Basándose en informes de mercado recientes y comentarios de Administración de datos equipos, podemos asumir con seguridad que las medidas tácticas, como comprar más almacenamiento, ya no son sostenibles. Las organizaciones han estado haciendo esto durante dos décadas. Es posible que haya ayudado a algunos de ellos a hacer frente al crecimiento del almacenamiento. Pero ya no funciona comprar continuamente costosas matrices de almacenamiento, ya sean discos o flash, o aún más archivadores de almacenamiento conectado a la red (NAS) o cajas de infraestructura hiperconvergente (HCI). Cada tres o cuatro años, todo ese equipo debe actualizarse para obtener equipos de almacenamiento más grandes, mejores y más rápidos. Con tanto crecimiento del almacenamiento, las organizaciones nunca llegan al punto en que el almacenamiento deje de ser un desafío constante.
La combinación de un crecimiento masivo de la capacidad y una IA democratizada hace que sea imperativo implementar una gestión de datos eficaz desde el borde hasta la nube. Una base sólida para la inteligencia artificial requiere flujos de trabajo y almacenes de datos bien organizados. Muchos proyectos actuales de IA están fracasando debido a la falta de disponibilidad de datos y a una mala gestión de datos.
La gestión de datos cualificada, entonces, se ha convertido en un factor clave para aprovechar verdaderamente el potencial de la IA. Pero también desempeña un papel vital a la hora de contener los costos de almacenamiento, reforzar la seguridad de los datos y la resiliencia cibernética, verificar el cumplimiento legal y mejorar las experiencias de los clientes, la toma de decisiones e incluso la reputación de la marca. Proficient Data Management promueve una cultura basada en datos, donde las organizaciones tratan los datos como un activo estratégico para grandes decisiones y acciones cotidianas.
Los archivos activos facilitan la gestión eficaz de los datos
Como industria, ¿cómo podemos suministrar cantidades tan inmensas de almacenamiento? Como consumidores de almacenamiento empresarial, ¿cómo podemos pagarlo? ¿Cómo podemos nosotros, como sociedad, proporcionar la energía necesaria y controlar la huella de carbono asociada? ¿Cómo podemos protegerlo todo en esta era interminable de ciberdelincuencia? Lo que se necesita es una estrategia moderna para gestionar el crecimiento y el volumen de datos.
Una parte central de esa solución es el archivo activo. En un entorno donde la eliminación de datos es cada vez más indeseable, se necesita una mejor ubicación de los datos para optimizar la eficiencia y contener los costos. Deben existir procesos para simplificar la recopilación y el almacenamiento de datos. En su ausencia, el próximo tsunami de datos de IA abrumará a las organizaciones.
Archivado activo resuelve los desafíos del crecimiento de datos de varias maneras. Inyecta una capa de gestión de datos inteligente para colocar los datos donde pertenecen por costo o rendimiento. Si, por ejemplo, solo el 25 % de los datos de la organización están activos y deben estar disponibles con una latencia mínima, ¿por qué colocar el otro 75 % en almacenamiento costoso de primer nivel, como arreglos totalmente flash? El archivado activo diferencia los niveles de importancia de los diferentes tipos de datos y desvía todos los datos fríos (que representan alrededor del 75 % de todo el almacenamiento) a un archivo de fácil acceso que puede servir a aplicaciones de IA con baja latencia.
Un archivo activo aporta otros beneficios. Es adaptable a cualquier arquitectura, medio o protocolo de almacenamiento. Protege los datos de amenazas y riesgos mediante medidas de seguridad integradas que añaden capas adicionales de protección contra el ransomware. Posiciona a las organizaciones para gestionar de manera rentable el crecimiento de los datos y al mismo tiempo sentar las bases para aprovechar las oportunidades del mañana.
Al utilizar metadatos y espacios de nombres globales, la capa de gestión de datos hace que los datos sean accesibles, buscables y recuperables en cualquier plataforma de almacenamiento o medio en el que residan. Agrega automatización para facilitar la clasificación de datos en niveles para el almacenamiento a largo plazo, así como la limpieza de datos y alertas sobre condiciones anómalas.
Simbiosis IA/almacenamiento
No se trata sólo de que el almacenamiento y la gestión de datos se pongan al día con el potencial de la IA. A medida que la gestión de datos se vuelve más eficaz, mejoran directamente las capacidades de la IA. De repente, las aplicaciones de IA y los científicos de datos pueden hacer mucho más y obtener acceso a conjuntos de datos mucho más grandes. Sólo eso tendrá un gran impacto en la calidad de la toma de decisiones. Pero también tendrá un impacto recíproco en la gestión de datos. A medida que la IA madure y se inyecten más capacidades de IA en la capa de software de gestión de datos, las capacidades de análisis, informes y automatización de la gestión de datos solo mejorarán.
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- Fuente: https://www.dataversity.net/why-ai-forces-data-management-to-up-its-game/
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