云存储和数据服务实现AI时代未来发展的5种方式
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-09
来自于数据在我们处理数据的方式基础认识到
大多数尝试提取及时的业务洞察 历史， 随着人工智能和机器学习（AI / ML）在全球范围内获得主流采用，围绕云存储和数据服务的创新 可以推动业务价值。
1.人为机器
过去，商业智能和数据管理软件的终目标是发出人类可读的见解。精确度高于上下文。及时性上的完整性，快进到AI和ML驱动的当今数字世界。算法利用数据洞察力并将其转化为行动，其中只有一小部分是针对人类的行动，数据以各种形式和惊人的速度随意流入和流出，我们如何期望人类密集型数据思维方式在机器驱动的世界中保持相关性？
2.应用程序和数据-同一枚硬币的两面
在新的千年中，对应用程序的开发进行了 全面的改革。敏捷的流程使开发人员能够快速失败，经常迭代并以连续的增量交付，DevOps工具缩减了开发工作流程并提高了软件质量，许多AI / ML工程师和数据科学家将证明以下事实：尽管构建应用程序变得更加容易，但管理应用程序所经过的各种数据的大型存储却已变得一发不可收拾，尤其是 数据采集和准备已经开始受到根管的吸引力，容器和混合云的迅速崛起进一步加剧了数据利益相关者的挫败感，他们难以在为开发人员实现更大的创新与使数据更易于访问且更安全之间找到平衡，对于这个难题，没有一个正确的答案，但是有很多证据表明，成功的企业将应用程序和数据现代化挑战视为同一挑战的两个方面，而不是将数据现代化留待以后。
3.针对云原生工作负载的云原生数据服务
一些企业无法充分利用对云原生开发方法和技术的投资，因为过时的数据和存储堆栈阻碍了它们的发展，期望传统的存储和数据结构能够交付本机应用程序 所需的可移植性，规模和速度，这 肯定会让他们失望的，好消息是不必这么难。关键是要以新的重要方式释放数据的功能，同时使开放式混合云中的应用程序可以访问，恢复和操作数据，云原生数据服务使用易于使用的服务创建了一个开放的混合云应用环境，用于智能地移动，存储，转换，响应和从企业数据中学习，现代CIO可以很好地与可信赖的顾问合作，后者可以兑现云原生数据服务的承诺。
4.重新定义敏捷性和规模
随着行业朝着基础架构即代码的方向发展，业务需要IT基础架构具有更大的敏捷性，规模和一致性，传统存储供应商要么不得不重塑自己，要么面临灭绝的风险，在新的智能应用程序和敏捷开发工作流时代，IT基础架构对敏捷性和规模的要求不断上升和发展，业务和IT可能会发现，从静态数据，动态数据和行动数据的角度来思考这些挑战很有用，混合云和实时开发人员工作流时代的现代数据管道。
5. AI / ML旨在抵御市场冲击
诸如COVID之类的事件可能会使AI驱动的供应链算法陷入 混乱， 因为此类事件可能大大位于训练数据集之外，结果数据工程师正在扩大培训数据集的范围，以包括将来的市场冲击，商业和政治领导人之间普遍达成共识，即数据可以帮助走出COVID大流行的道路，并真正 使 我们变得更好。
数据的价值很难高估
大多数尝试提取及时的业务洞察 历史， 随着人工智能和机器学习（AI / ML）在全球范围内获得主流采用，围绕云存储和数据服务的创新 可以推动业务价值。
1.人为机器
过去，商业智能和数据管理软件的终目标是发出人类可读的见解。精确度高于上下文。及时性上的完整性，快进到AI和ML驱动的当今数字世界。算法利用数据洞察力并将其转化为行动，其中只有一小部分是针对人类的行动，数据以各种形式和惊人的速度随意流入和流出，我们如何期望人类密集型数据思维方式在机器驱动的世界中保持相关性？
2.应用程序和数据-同一枚硬币的两面
在新的千年中，对应用程序的开发进行了 全面的改革。敏捷的流程使开发人员能够快速失败，经常迭代并以连续的增量交付，DevOps工具缩减了开发工作流程并提高了软件质量，许多AI / ML工程师和数据科学家将证明以下事实：尽管构建应用程序变得更加容易，但管理应用程序所经过的各种数据的大型存储却已变得一发不可收拾，尤其是 数据采集和准备已经开始受到根管的吸引力，容器和混合云的迅速崛起进一步加剧了数据利益相关者的挫败感，他们难以在为开发人员实现更大的创新与使数据更易于访问且更安全之间找到平衡，对于这个难题，没有一个正确的答案，但是有很多证据表明，成功的企业将应用程序和数据现代化挑战视为同一挑战的两个方面，而不是将数据现代化留待以后。
3.针对云原生工作负载的云原生数据服务
一些企业无法充分利用对云原生开发方法和技术的投资，因为过时的数据和存储堆栈阻碍了它们的发展，期望传统的存储和数据结构能够交付本机应用程序 所需的可移植性，规模和速度，这 肯定会让他们失望的，好消息是不必这么难。关键是要以新的重要方式释放数据的功能，同时使开放式混合云中的应用程序可以访问，恢复和操作数据，云原生数据服务使用易于使用的服务创建了一个开放的混合云应用环境，用于智能地移动，存储，转换，响应和从企业数据中学习，现代CIO可以很好地与可信赖的顾问合作，后者可以兑现云原生数据服务的承诺。
4.重新定义敏捷性和规模
随着行业朝着基础架构即代码的方向发展，业务需要IT基础架构具有更大的敏捷性，规模和一致性，传统存储供应商要么不得不重塑自己，要么面临灭绝的风险，在新的智能应用程序和敏捷开发工作流时代，IT基础架构对敏捷性和规模的要求不断上升和发展，业务和IT可能会发现，从静态数据，动态数据和行动数据的角度来思考这些挑战很有用，混合云和实时开发人员工作流时代的现代数据管道。
5. AI / ML旨在抵御市场冲击
诸如COVID之类的事件可能会使AI驱动的供应链算法陷入 混乱， 因为此类事件可能大大位于训练数据集之外，结果数据工程师正在扩大培训数据集的范围，以包括将来的市场冲击，商业和政治领导人之间普遍达成共识，即数据可以帮助走出COVID大流行的道路，并真正 使 我们变得更好。
数据的价值很难高估
这是黑客所梦以求的永远是数据泄露，永远不会是应用程序逻辑泄露，由于数据粘性会推动平台粘性，因此每个公共云供应商都在追捧它，云原生数据服务 使现代企业可以在AI时代将信号与噪声分离，并释放其数据潜力。
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