[ad_1]
2023 год стал годом генеративного искусственного интеллекта. Однако по мере того, как каждая компания предпринимала усилия по укреплению своей стратегии в области искусственного интеллекта, они также осознавали ценность чистых и высококачественных данных, возвращаясь к необходимости наличия надежной инфраструктуры. От Snowflake до Microsoft поставщики экосистем данных воспользовались этой возможностью и начали, а иногда даже приобрели известных игроков, чтобы предоставить своим клиентам возможность использовать свои данные для различных приложений искусственного интеллекта, а также внедрять различные возможности искусственного интеллекта в свои продукты.
Это 5 лучших историй с данными VentureBeat за 2023 год.
1. Microsoft пытается победить Amazon и Google в облачной войне
В мае Microsoft анонсировала Fabric — комплексную аналитическую платформу, которая объединяет все необходимые организациям инструменты обработки данных и аналитики, включая Azure Synapse Analytics и Power BI, в единый унифицированный продукт. Мы поговорили с аналитиками, чтобы понять, что делает это предложение, цель которого раскрыть потенциал данных и заложить основу для искусственного интеллекта, уникальным и может помочь Microsoft «опередить» Amazon и других поставщиков облачных услуг, таких как Google. По крайней мере, когда речь идет об обслуживании крупных предприятий.
«С учетом всех этих возможностей Microsoft определенно имеет небольшое преимущество перед другими гиперскейлерами на данный момент», — сказал VentureBeat Ноэль Юханна, аналитик Forrester.
2. Появление векторных баз данных, нового типа баз данных в эпоху искусственного интеллекта.
Поскольку генеративный ИИ является темой разговоров для каждого бизнеса, Чарльз Се, генеральный директор и основатель Zilliz, обсудил развитие векторных баз данных, новую категорию управления базами данных и сдвиг парадигмы использования экспоненциальных объемов неструктурированных данных, сидя неиспользованные в хранилищах объектов. Векторные базы данных предлагают новый уровень возможностей для поиска, в частности, неструктурированных данных, но также могут работать с полуструктурированными и даже структурированными данными. Се также рассказал о том, как компаниям следует подходить к векторным базам данных для своих конкретных сценариев использования.
3. Приобретение MosaicML компанией Databricks за 1,3 миллиарда долларов.
Databricks попала в заголовки газет накануне своего ежегодного саммита в июне, когда объявила о приобретении компании MosaicML, занимающейся искусственным интеллектом, за 1,3 миллиарда долларов. Идея заключалась в том, чтобы объединить всю команду MosaicML и модели искусственного интеллекта под своей эгидой, предоставив предприятиям единую платформу, на которой они могли бы управлять ресурсами данных и использовать их для создания безопасных генеративных приложений искусственного интеллекта.
«Каждая организация должна иметь возможность извлечь выгоду из революции искусственного интеллекта, получив больший контроль над использованием своих данных. У Databricks и MosaicML есть невероятная возможность демократизировать ИИ и сделать дом у озера лучшим местом для создания генеративного ИИ и LLM», — сказал Али Годси, соучредитель и генеральный директор Databricks.
4. Партнеры Salesforce стремятся создать более надежную базу данных
За последний год гигант управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) Salesforce усилил свою стратегию в области искусственного интеллекта, внедрив несколько усовершенствований продукта. Чтобы поддержать эти инициативы, в сентябре компания, возглавляемая Марком Бениоффом, объявила, что ее собственное облако данных, которое объединяет информацию из разных источников для размещения унифицированных профилей клиентов в режиме реального времени, будет поддерживать двунаправленный обмен данными и доступ к ним с помощью Databricks. платформа data Lakehouse и облако данных Snowflake.
Этот шаг позволит совместным клиентам компаний обогатить свои наборы данных и реализовать дополнительные варианты использования, включая создание и развертывание более эффективных моделей, ориентированных на различные критически важные для бизнеса проблемы.
5. Document AI от Snowflake для поиска неструктурированных данных.
В июне Snowflake произвела фурор, выпустив Document AI, новый инструмент большой языковой модели (LLM), который позволяет предприятиям быстро извлекать выгоду из потока неструктурированных документов (представьте себе счета-фактуры в формате PDF). Этот шаг ознаменовал собой важное событие для компании, которая началась с акцента на структурированные данные, предоставив командам простой способ мобилизации полезной неструктурированной информации, которая часто остается разбросанной по разрозненным хранилищам.
«Мы открываем новую эру данных для клиентов, используя искусственный интеллект и устраняя разрозненность, ранее связанную форматом, местоположением и многим другим, чтобы революционизировать то, как организации используют свои данные для работы, и получать аналитическую информацию с помощью облака данных», — сказал старший вице-президент Snowflake по продукту Кристиан Кляйнерман. .
[ad_2]
Источник
