ഡാറ്റാ സംഭരണത്തിന്റെയും ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റിന്റെയും ലോകത്ത്, കഴിഞ്ഞ 12 മാസത്തിനുള്ളിൽ വളരെയധികം മാറ്റങ്ങൾ സംഭവിച്ചു. അസ്ഥിരമായ സാമ്പത്തിക സമയങ്ങളിൽ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ചെലവുകളും ഐടി ബജറ്റുകളിൽ വർദ്ധിച്ച സമ്മർദ്ദവും, ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പുതിയ ഡാറ്റ സംഭരണവും ഭരണ ആവശ്യകതകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഡാറ്റാ മൈഗ്രേഷനുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണെങ്കിലും ഡാറ്റാ സെന്റർ ഏകീകരണത്തിന്റെ കാലഘട്ടത്തിൽ ആവശ്യമാണ്, ചെലവുകൾ നിയന്ത്രിക്കാനും കൂടുതൽ ഡാറ്റ മൂല്യം നൽകാനും ഐടി ഓർഗനൈസേഷനുകൾ കടുത്ത സമ്മർദ്ദത്തിലാണ്. ഇതിനെല്ലാം എന്ത് ചെയ്യണം? ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, അൺസ്ട്രക്ചർഡ് ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ് എന്നിവയിൽ തുടങ്ങി ഐടി ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കും ഡാറ്റാ സ്റ്റോറേജ് ടീമുകൾക്കുമായി ഞങ്ങൾക്ക് ചില പ്രവചനങ്ങളുണ്ട്.

മെച്ചപ്പെട്ട ഫലങ്ങൾക്കായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ സമ്പുഷ്ടമാക്കും

ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ വിശാലമാണ്, ഇന്നും, ചില കാരണങ്ങളാൽ ഇത് ഉപയോഗയോഗ്യമല്ല: തിരയാനും തരംതിരിക്കാനും സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യാനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എഞ്ചിനുകളിലേക്കും അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകളിലേക്കും നീങ്ങാനും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപകരണങ്ങളും സേവനങ്ങളും കൂടുതൽ താങ്ങാനാവുന്നതും ഉപഭോഗയോഗ്യവുമായി മാറിയതിനാൽ, ആഴത്തിലുള്ള പോക്കറ്റുകളുള്ള ഏറ്റവും വലിയ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ മാത്രമല്ല, പുതിയ ബിസിനസ്സ് മൂല്യത്തിനായി ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചു.

വെല്ലുവിളി ഇതാ: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലേക്ക് ഡാറ്റ അയയ്ക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഗവേഷകർക്കും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും അത് സുരക്ഷിതമായി ചെയ്യാൻ എളുപ്പവഴികളില്ല. ഇതിന് മാനുവൽ സ്ക്രിപ്റ്റുകളും ദിവസങ്ങളോ ആഴ്ചകളോ ജോലിയും ആവശ്യമാണ്. പ്രത്യേകമായി, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, എംഎൽ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഇപ്പോഴും വളരെ കൃത്യതയില്ലാത്തതും പക്ഷപാതപരവും തെറ്റായ ഫലങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും അത് സമ്പുഷ്ടമാക്കാനും ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ സൃഷ്ടിക്കുന്ന പരിഹാരങ്ങൾക്കായുള്ള വർദ്ധിച്ച ആവശ്യം ഞങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നു. 2022 മുതലുള്ള എല്ലാ മാമോഗ്രാഫി ഇമേജുകളും പോലുള്ള ഒരു പ്രോജക്റ്റിനായി ആവശ്യമായ ഡാറ്റ തരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ക്ലൗഡ് ഡാറ്റാ തടാകത്തിലോ ഡാറ്റാ സെന്ററിലോ ഡാറ്റ സ്കാൻ ചെയ്യുന്ന ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടൂൾ ആദ്യം ഉപയോഗിക്കുന്നത് വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ഉൾപ്പെടാം. ഫയൽ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ടാഗിംഗ് ഫയലുകളിലൂടെയും (“ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഫോളോ-അപ്പിനായി മാർക്കർ എക്സ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നത്” പോലുള്ളവ) എഐ മെറ്റാഡാറ്റയെ സമ്പുഷ്ടമാക്കുകയും ശരിയായ ഔട്ട്പുട്ടായി ഒരു മനുഷ്യന് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റ് തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ കൂടുതൽ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും സമ്പുഷ്ടമാക്കുന്നതിനും എപിഐക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന തിരയാവുന്ന ആഗോള ഫയൽ സൂചികയുള്ള ഒരു ഘടനാരഹിത ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് വിലമതിക്കാനാവാത്തതാണ്: ഇത് സമയം ലാഭിക്കുന്നു, കാര്യക്ഷമത സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

Cloud First മുതൽ Data First വരെ

ആഗോള പകർച്ചവ്യാധിയുടെ മൂർദ്ധന്യാവസ്ഥയിൽ ക്ലൗഡ്-ഫസ്റ്റ് തന്ത്രങ്ങൾ എല്ലാം രോഷമായിരുന്നു, പക്ഷേ ഇന്ന്, ആ പദ്ധതികൾ മൈക്രോസ്കോപ്പിന് കീഴിൽ വന്നിരിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത ജോലിഭാരങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒന്നിലധികം വെണ്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഐടി ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഫ്ലെക്സിബിൾ, ഹൈബ്രിഡ് ക്ലൗഡ്, മൾട്ടി-ക്ലൗഡ് പരിതസ്ഥിതികൾ സൃഷ്ടിച്ചു. ചില ഓർഗനൈസേഷനുകൾ വേണ്ടത്ര സമ്പാദിക്കുന്നില്ലെന്ന് മാത്രമല്ല, ചിലപ്പോൾ അവരുടെ ഡാറ്റ വീട്ടിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നതിനെതിരെ കൂടുതൽ ചെലവഴിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് കണ്ടെത്തിയതിനാൽ ക്ലൗഡിൽ കത്തിച്ചു.

ഈ യാഥാർത്ഥ്യത്തിന് പിന്നിൽ നിരവധി കാരണങ്ങളുണ്ട്, പക്ഷേ ആത്യന്തിക ചെലവ് ലാഭിക്കുന്നതിനായി നിങ്ങളുടെ ജോലിഭാരത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും അല്ലെങ്കിൽ എല്ലാം ക്ലൗഡിൽ ഉണ്ടെന്ന ആശയം ഫലവത്തായിട്ടില്ല. ഐടി ഓർഗനൈസേഷനുകൾ വിപണിയിലെ നിരവധി സ്റ്റോറേജ് ഓപ്ഷനുകളിൽ നിന്ന് – ഓൺ-പ്രിമിസസ് അല്ലെങ്കിൽ ക്ലൗഡിൽ – അവരുടെ ഡാറ്റയുടെ പ്രകടനം, ചെലവ്, സുരക്ഷാ ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുക്കും. ആവശ്യകതകൾ മാറുമ്പോഴോ മികച്ച സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ലഭ്യമാകുമ്പോഴോ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ നീക്കാനുള്ള കഴിവ് പരമപ്രധാനമാണ്.

അതിനാൽ, വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ ഇല്ലാതെ വലിയ അളവിൽ ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ നീങ്ങാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ് ഉപകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ മൂല്യവത്താകും.

ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റാ മൈഗ്രേഷനുകൾ കൂടുതൽ ഇന്റലിജന്റ്, ഓട്ടോമേറ്റഡ് നേടുന്നു

എന്റർപ്രൈസ് ഡാറ്റാ മൈഗ്രേഷനുകൾ പരമ്പരാഗതമായി സങ്കീർണ്ണവും സങ്കീർണ്ണവും ധാരാളം പ്രൊഫഷണൽ സേവനങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ളതുമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവിലേക്ക് വരുമ്പോൾ. ഓട്ടോമേഷനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും ഇത് മാറ്റും, ബുദ്ധിപരവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഡാറ്റാ മൈഗ്രേഷനുകൾ പ്രാപ്തമാക്കും, അവയ്ക്ക് ഐടി മാനേജർമാർ ആവശ്യമില്ല, അവ അഡാപ്റ്റീവ് ആയിരിക്കും.

ഈച്ചയിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നും സ്വയം പരിഹാരം കണ്ടെത്താമെന്നും ഈ ഉപകരണങ്ങൾ അറിയും. അവരുടെ അറിവ് വളരുന്നതിനനുസരിച്ച്, നൂതന മൈഗ്രേഷൻ പ്ലാനിംഗ് ടൂളുകൾ വ്യത്യസ്ത ജോലിഭാരങ്ങൾക്കും ഉപയോഗ കേസുകൾക്കും അനുയോജ്യമായ സംഭരണ നിരകൾ ശുപാർശ ചെയ്യും. ഇത് സമയബന്ധിതമായ വികസനമാണ്, കാരണം ഡാറ്റാ മൈഗ്രേഷനുകൾ ഉപഭോക്താവിന്റെ മാറുന്ന പരിസ്ഥിതിയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു: അവരുടെ ഫയർവാൾ, അവരുടെ നെറ്റ്വർക്ക് കണക്ഷനുകൾ, സുരക്ഷാ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ. എന്റർപ്രൈസ് ഉപഭോക്താക്കൾ മെച്ചപ്പെട്ട ദീർഘകാല ഫലങ്ങളും ഡാറ്റാ നഷ്ടം, പിശകുകൾ, സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകൾ എന്നിവയുടെ കുറച്ച് ഉദാഹരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് വേഗതയേറിയ കുടിയേറ്റങ്ങളുടെ ക്രമം നൽകുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ തേടും.

സ്റ്റോറേജ് ഐടി കരിയറുകൾ: ഫിൻഓപ്പുകളും ക്രോസ്-സിലോ കഴിവുകളും ആവശ്യമാണ്

മുകളിലുള്ള എല്ലാ പ്രവണതകളും ഉപയോഗിച്ച്, സംഭരണ ഐടി ടീമുകൾ കൂടുതൽ ചെലവ് കുറഞ്ഞതും കാര്യക്ഷമവും ബിസിനസ്സ്, ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റൽ ആവശ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനും അധിക വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടേണ്ടതുണ്ട്. ഫിനോപ്സ് എന്ന പദം 2024 ൽ സ്റ്റോറേജ് ആർക്കിടെക്റ്റിന്റെ നാമകരണത്തിന്റെ ഭാഗമാകും. സംഭരണം കൂടുതൽ സോഫ്റ്റ്വെയറും സേവന കേന്ദ്രീകൃതവുമായി മാറുമ്പോൾ, ഹാർഡ്വെയർ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് ഇപ്പോൾ ഒരു ആവശ്യകത കുറവാണ്. പകരം, വെണ്ടർമാർ, കരാറുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും വകുപ്പുകൾക്കും ഉപയോക്താക്കൾക്കും സുരക്ഷിതവും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമായ ഡാറ്റാ സേവനങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നത് സ്റ്റോറേജ് പ്രൊഫഷണലുകളുടെ സമയത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും എടുക്കും.

കൂടാതെ, സംരംഭങ്ങൾ ഒരൊറ്റ വെണ്ടർ ഷോപ്പുകളിൽ നിന്ന് മാറുകയാണ്. അതിനാൽ, സ്റ്റോറേജ് അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാർ ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ സ്പെഷ്യലൈസ് ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ വ്യത്യസ്ത സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കിടയിൽ മത്സരിക്കണം. ഇതിന് നെറ്റ്വർക്കിംഗ്, സുരക്ഷ, ക്ലൗഡ് ആർക്കിടെക്ചർ, കോസ്റ്റ് മോഡലിംഗ്, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയിൽ വിശാലമായ കഴിവുകളും അറിവും ആവശ്യമാണ്.

ബൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിന്, സ്റ്റോറേജ് നിർദ്ദിഷ്ട ജോലി ശീർഷകങ്ങൾക്ക് പകരം “ഡാറ്റ ഇൻസൈറ്റ്സ് എഞ്ചിനീയർ” അല്ലെങ്കിൽ “ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് ആർക്കിടെക്റ്റ്” പോലുള്ള ഡാറ്റ ശീർഷകങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കും. പക്വതയുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ടീമുകളിൽ, സംഭരണത്തിന് ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള മാനേജർമാർ എഐ-റെഡി ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ വാങ്ങുന്നതിനും അനലിറ്റിക്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലേക്ക് ഡാറ്റ ക്ലാസിഫിക്കേഷനും ഡാറ്റാ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കുമായുള്ള പദ്ധതികൾ ആവിഷ്കരിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ സയൻസ്, എഐ ടീമുകളുമായി കൂടുതൽ അടുത്ത് പ്രവർത്തിക്കും.