Zijn oude data niet gewoon big data in nieuwe kleren?
AI-innovatie zorgt voor een exponentiële groei van het volume en de waarde van data. Meer specifiek levert generatieve AI eindelijk wat big data beloofde: het transformeren van informatie in bruikbare intelligentie.
Maar hier is de echte verandering: deze informatie komt niet alleen uit de gegevens van gisteren. Ze komen uit alles wat een organisatie ooit heeft vastgelegd. Elke byte zou de volgende doorbraak kunnen bevatten.
Dat is de reden waarom bedrijven data heroverwegen als een strategisch bezit voor de lange termijn, en niet als iets om weg te gooien. Big Data geeft u het ‘nu’. Historische gegevens geven u het ‘waarom’. Samen voeden ze de intelligentie.
Melyssa Banda is SVP Edge Storage en Services bij Seagate
Waarom zijn oude data zo belangrijk (AI, ML) en waar bevinden deze zich vooral? (tape? oude harde schijven? papier?)
AI bestaat niet zonder data, en de krachtigste modellen zijn afhankelijk van modellen die tijd overspannen. Historische gegevens bieden AI-context, waardoor voorspellingen worden omgezet in nauwkeurigheid en ideeën in innovatie.
Zie het zo: de mensheid heeft altijd informatie bewaard, van de kleitabletten van Mesopotamië tot de ponskaarten voor de Amerikaanse volkstelling. Het verschil vandaag is dat de inzet hoger is. AI gedijt op volume en diversiteit. Meer data betekent betere resultaten, waardoor organisaties een concurrentievoordeel krijgen.
Wat betreft de locatie van deze gegevens: het overgrote deel ervan, ongeveer 87% bij grootschalige implementaties, wordt opgeslagen op HDD’s. Moderne AI-workloads vereisen schaalbare harde schijven met hoge capaciteit die zijn geoptimaliseerd voor duurzame doorvoer en uithoudingsvermogen. Het gaat niet langer alleen om snelheid, maar om het verwerken van grote volumes, het garanderen van loyaliteit op de lange termijn en het op grote schaal doen.
Het bewaren van oude gegevens brengt kosten met zich mee. Wat kan er gebeuren als bedrijven besluiten om oude gegevens helemaal te verwijderen?
Het verwijderen van gegevens resulteert niet in kostenbesparingen, maar eerder in het uitwissen van potentiële waarde. Elke verwijderde byte vertegenwoordigt een gemiste kans om betere modellen te trainen en bedrijfseigen inzichten te creëren.
In sectoren als de financiële sector, de gezondheidszorg en de productiesector zijn historische gegevens essentieel voor de detectie van afwijkingen, voorspellend onderhoud en trendanalyse. Zonder AI wordt AI minder precies, minder transparant en minder betrouwbaar.
Er is ook een compliance-aspect. Regelgevers eisen steeds meer controleerbaarheid bij AI-besluitvorming. Als u uw trainingsgegevens niet kunt bijhouden, kunt u de aansprakelijkheid niet bewijzen.
Het wissen van historische gegevens is als het wissen van het institutionele geheugen. Je verliest de grondstof voor innovatie. Als het eenmaal weg is, is de waarde ervan verdwenen.
Jaren geleden vroegen klanten zich af: “Waarom slaan we al deze gegevens op?” Tegenwoordig vragen ze zich af: “Waarom elimineren we het? Help ons het te onthouden.”
Welke oplossingen kunnen ervoor zorgen dat OPEX geen oude gegevens meer opslaat?
Het doel is niet alleen om data goedkoop op te slaan, maar ook om deze intelligent op te slaan. Veel organisaties stappen over op gelaagde opslagarchitecturen, waarbij veelgebruikte gegevens zich op krachtige systemen bevinden, terwijl oudere of minder toegankelijke gegevens naar kostengeoptimaliseerde lagen verhuizen.
Deze aanpak zorgt ervoor dat bedrijven niet betalen voor diensten die ze niet nodig hebben. Kortom: winkel slimmer, niet alleen goedkoper.
In een verklaring zeiden u en Seagate dat organisaties het beheer van de datalevenscyclus moeten heroverwegen, maar is dat nu wel mogelijk, nu de technologie zich zo snel ontwikkelt als nu?
Kunstmatige intelligentie heeft de waarde van data opnieuw gedefinieerd, wat betekent dat het beheer van de datalevenscyclus niet langer opslag kan betekenen. Het gaat om het creëren van een flexibele, schaalbare infrastructuur die zich aanpast aan de veranderende werkdruk.
Het oude ‘opslaan en vergeten’-model werkt niet meer. Beschouw data als kapitaal: het is dynamisch, net als de technologie die het aandrijft. Organisaties die vandaag de dag hun levenscyclusbeheer heroverwegen, houden niet alleen gelijke tred, maar bouwen ook fundamenten die met hen mee kunnen schalen.
