生成式人工智能对混合数据平台的影响

生成式人工智能通常被称为 GenAI，它正促使企业采用混合数据平台来推动数据管理。这些平台能将传统和现代数据管理方法无缝整合在一起，以适应人工智能驱动的洞察力和运营所带来的各种需求。

什么是生成式人工智能

生成式人工智能是普通人工智能的一个突破。传统的人工智能模型都是预先编程好的，具有明确的规则，并从标记的数据中学习，而生成式人工智能则可以创建新的内容，像人一样创建响应副本，甚至生成图片、音乐和文本等创意项目。这是一项巨大的技术，在不同的行业领域蕴藏着巨大的潜力，改变了从内容创建到预测分析的流程。

什么是混合数据平台

混合数据平台（HDP）是一种结合了传统数据仓库和现代数据架构元素的数据管理系统。这种整合使企业能够利用两种方法的优势，以更高的灵活性和效率存储、处理和分析来自不同来源的数据。混合数据平台通常提供一系列功能，包括数据摄取、存储、转换、查询和分析，同时保持对可扩展性、安全性和治理的关注。

混合数据平台对于面临处理日益复杂的数据环境挑战的企业尤为重要。通过弥合传统数据仓库和现代数据管理之间的差距，混合数据平台提供了一种统一的方法来管理和利用整个企业的数据。这使企业能够访问和分析结构化和非结构化数据，从而获得更深入的洞察力，做出明智的决策，并提高运营效率。混合数据平台的灵活性和适应性使其成为企业充分挖掘数据资产潜力的有力工具。

混合数据平台的作用

混合数据平台是利用生成式人工智能的基础和支持。混合数据平台将传统内部存储的优势与云计算解决方案提供的可扩展性和灵活性相结合。混合数据平台将这两个世界连接在一起，使企业能够利用人工智能和机器学习模型有效管理海量数据，从而获得可操作的洞察力。

采用混合数据平台的主要驱动因素：

可扩展性和灵活性

利用生成式人工智能的基础设施需要具有高度的可扩展性，以支持庞大的数据集和广泛的计算。混合数据平台可根据需要灵活地扩展和缩减资源，以优化工作负载的性能和成本效率。

整合人工智能工作流程

随着人工智能的产生，运行组织越来越多地将人工智能工作流程集成到业务流程中。混合数据平台的建立是为了在实时决策和预测分析中与人工智能模型无缝集成。

数据安全与合规性

混合数据平台实现了无与伦比的、最先进的安全控制和合规性，这对于在生成式人工智能应用中使用的敏感数据来说非常重要。企业内部控制与云功能相结合，可降低数据和合规性方面的违规风险。

成本优化

对于使用生成式人工智能的企业来说，最关心的问题之一可能就是如何保持基础设施成本之间的平衡。混合数据平台通过有效利用数据存储和处理，提供最佳成本解决方案。此类平台通过云资源扩大非敏感工作负载的运营规模，同时仍保留内部关键数据。

为生成式人工智能实施混合数据平台面临的挑战

虽然混合数据平台与生成式人工智能的整合好处多多，但也并非没有挑战：

整合的复杂性

在尝试将传统系统与当今基于云的现代基础设施进行整合时，应仔细规划和执行。整合应允许双方兼容，以确保数据交换的完美性。

数据治理和管理

在管理混合环境中的数据时，有必要建立强大的治理框架，以确保数据的完整性、可访问性和合规性。

技能差距

实施和管理具有人工智能生成功能的混合数据平台特别需要人工智能、数据工程和云架构技能，因此，提高技能和劳动力发展至关重要。

成功采用的策略

要根据这些目标利用混合数据平台生成人工智能，应采取以下策略：

用例评估

准确定位生成式人工智能可以创造实际业务优势的领域，例如客户洞察、预测性维护或个人建议等领域。

组织内部协作

促进数据科学家、IT 运营部门和业务部门之间的协调与合作，确保所有生成式人工智能计划与组织目标和技术能力密切配合。

投资于培训和发展

对员工进行人工智能技术、数据工程和云计算方面的培训，使其具备管理和实施混合数据平台的能力。

强大的安全架构

必须建立数据安全与合规、加密、细粒度访问控制，并增加审计频率，以保护用于生成式人工智能的敏感信息。

总结

随着生成式人工智能在机器学习算法和计算能力的快速变化中不断发展，对混合数据平台的需求可能会增加。掌握集成和管理难题的早期采用者可以迅速在使用数据驱动的洞察力和创新方面占据领先地位。

因此，生成式人工智能和混合数据平台之间的融合将成为数据管理和人工智能驱动决策领域最具变革性的时代特征。