Hva er IntelliStream DataHub?
DataHub er en ny innovativ databehandlingsteknologi som hjelper med forretningsfleksibilitet og IT-effektivitet ved å forvandle data til en strategisk ressurs, og hjelper deg med å redusere kostnader, optimalisere inntjening og redusere risiko. Du kan tenke på DataHub som et sentralisert lagringssystem som lar organisasjoner lagre, administrere og analysere store mengder rå og ustrukturert data. I motsetning til tradisjonelle relasjonsdatabaser eller strukturerte databaser, er DataHub designet for å håndtere et bredt spekter av datatyper, inkludert strukturerte data, semi-strukturerte data og ustrukturerte data, uten behov for forhåndsdefinerte skjemaer eller datatransformasjoner. DataHub er også en strømmingsplattform designet for å bygge sanntids-datastrømmer, og er spesielt godt egnet for å håndtere store mengder datastrømmer på en pålitelig og effektiv måte.
Hvorfor er en dataplattform for kunstig intelligens så viktig?
-
AI-modeller er sterkt avhengige av data for trening, validering og testing. En robust dataplattform muliggjør effektiv innsamling, lagring og forberedelse av store datasett.
-
Datamengdene som brukes i AI kan være enorme. En dataplattform for AI bør kunne skaleres etter behov for å håndtere varierende datastørrelser og trafikkmønstre.
-
Sikker lagring og håndtering av data, spesielt personlig informasjon, er avgjørende. En god dataplattform tar hensyn til datasikkerhet, compliance, kryptering og tilgangskontroller.
-
AI-løsninger brukes ofte på tvers av organisasjoner og geografiske lokasjoner. En solid dataplattform sikrer at data er tilgjengelig der det trengs, med lav forsinkelse og høy pålitelighet.
-
AI-modeller går ofte gjennom mange iterasjoner før de blir optimale. En dataplattform gir verktøy for versjonskontroll, eksperimentering og sammenligning av modellversjoner.
-
AI-løsninger må ofte integreres med andre systemer, enten for å samle inn data eller for å levere prediksjoner. En god dataplattform tilbyr verktøy og grensesnitt for smidig integrasjon.
-
Over tid kan ytelsen til AI-modeller forringes, spesielt hvis de underliggende dataene endrer seg. En dataplattform bør tilby overvåkingsverktøy for å spore modellens ytelse og varsle når vedlikehold eller ny trening er nødvendig.
-
Å kjøre AI-modeller, spesielt dype læringsmodeller, kan være kostbart når det gjelder databehandlingsressurser. En dedikert dataplattform for AI kan optimalisere ressursbruken og dermed redusere kostnadene.
-
Det finnes mange ulike AI-rammeverk og modelltyper. En fleksibel dataplattform bør kunne støtte et bredt spekter av disse, slik at utviklere har frihet til å velge den beste løsningen for deres behov.
-
AI-utvikling er ofte et tverrfaglig felt som involverer dataforskere, dataingeniører, domeneeksperter og forretningsanalytikere. En god dataplattform fremmer samarbeid mellom disse interessentene ved å tilby felles verktøy og grensesnitt.
DataHub leverer fleksibilitet i datahåndtering
I motsetning til relasjonsdatabaser som vanligvis krever et fastsatt skjema før data blir lagret, kan DataHub utvikle seg over tid. Når nye typer enheter eller relasjoner oppstår, kan de legges til uten å måtte omarbeide hele strukturen din.
Grunnen til dette er at du kan lagre dataene dine i et grafnettverk som håndterer komplekse relasjoner. Grafnettverkrepresenterer naturlig intrikate relasjoner mellom enheter. Dette betyr at de kan håndtere mange-til-mange-relasjoner, hierarkiske strukturer og mer, og dermed tilby en fleksibilitet som ikke lett oppnås i andre datamodeller.
En grafmodell tilbyr også fleksible måte å gjøre datauttrekk på. Brukere kan navigere i nettverket, følge relasjoner og trekke ut komplekse mønstre uten å måtte definere en rigid join-struktur på forhånd, slik man må i relasjonsdatabaser.
Bilde av et multidimensjonelt relasjonsnettverk over eiendeler.
Men ikke bekymre deg, du kan fortsatt lagre data i kolonner og rader, siden tidsserier og hendelser foretrekker den typen datastruktur. DataHub gir deg fleksibilitet når det gjelder datalagring og -henting. Dette gjør DataHub godt egnet for utforskende dataanalyse og datavitenskapelige oppgaver.
DataHub brukes i kombinasjon med andre databehandlings- og analyseteknologier, som Apache Spark, Pandas og maskinlæringsrammeverk, for å trekke ut innsikt og verdi fra lagrede data. DataHub er spesielt verdifull i situasjoner hvor datamengdene er store, datatypene er mangfoldige, og det er behov for fleksibilitet i dataanalyse og utforskning.
Dette betyr at DataHub er designet for å innta, behandle, lagre og analysere data i sanntid eller nær sanntid etter hvert som de genereres eller produseres. Streamingdataplattformer er essensielle for organisasjoner som trenger å håndtere og utlede innsikt fra store mengder kontinuerlig flytende data, slik som hendelsesdata, sensordata, loggfiler, oppdateringer på sosiale medier og mer. Disse plattformene gjør det mulig for bedrifter å ta umiddelbare beslutninger, overvåke sanntidshendelser og få dypere innsikt fra dataene sine.