机器学习和人工智能可轻松地满足存储需求
数据存储
人工智能 机器学习
随着公司运营日益数字化，需要满足的数据存储需求越来越多。它们可能包括关于丢弃信息之前保留信息多长时间、保留数据的位置以及如何确保其安全的具体信息。
幸运的是，机器学习和人工智能 (ai) 可以更轻松地满足存储需求。
机器学习
与现代公司收集更多数据相关的最大挑战之一是处理这些信息的人员无法处理其庞大的数据量。公司接收新数据的速度可能非常快，以至于员工需要其他帮助才能正确存储或处理这些数据。员工之间也可能因此产生观点分歧，例如，两个人对于使用哪个数据库来保存特定文件有不同的意见。
机器学习算法可以通过识别传入信息的某些方面来帮助维持数据存储要求。您将通过使用 ai 驱动的电子邮件服务看到这一点。市面上的许多同类产品通过学习用户过去与类似邮件的交互来了解数据存储要求，从而将电子邮件放入正确的文件夹中。此类解决方案可以区分诸如来自老板的邮件和他们可能会觉得无趣的广告。
在这种情况下，收到的邮件会根据固有特征自动存储在“优先”和“促销”等文件夹中。这一切都在后台发生，因此用户通常只有检查每个文件夹的内容才会知道。然而，当用户的目标是拥有一个干净的收件箱时，他们就会喜欢这种数据存储方法。
机器学习算法还可以将数据存储在正确的类别中，使人们更容易在以后进行分析和归档。希腊比雷埃夫斯大学（university of piraeus）的研究人员建立了一个交易分类模型，帮助预测中小型企业的现金流。他们相信他们的工作可以改进目前用于欺诈检测和资金管理的模型。
人工智能
ai 可以在短时间内处理大量数据，因此对于想要优化现有产品的人们来说，它通常很有用。考虑一下一家公司寻求将数据存储单元安装到机柜中的解决方案的情况。一家服务提供商通过创建额外的组件来解决问题，包括定制支架和电缆管理系统。一些公司将 ai 加入其中，让算法排除不合适的设计，并重点关注那些最有可能发挥作用的设计。
ai 还可以通过使数据中心更具可持续性来改善存储。然而，这就是事情变得棘手的地方。训练一种 ai 算法可以产生与五辆汽车的使用寿命一样多的二氧化碳。然而，这并不能消除 ai 算法在使数据中心变得更加环保方面可以带来的成功。
它可以识别数据中心碳密集程度最高的流程，并建议管理人员可以采取哪些措施来改进这些流程。ai 算法就有效地帮助谷歌减少了其设施的冷却需求。
全世界对数据存储的需求如此巨大，以至于这些专用设施只会变得更加突出和广泛。幸运的是，使用算法进行管理是朝着可持续发展问题的正确方向迈出的一步。
semi technologies公司有一款名为weaviate的产品。其 ai 驱动的数据搜索引擎不需要精确匹配即可产生结果。数据存储与机器学习的结合使得搜索速度更快，该公司的相关人员相信他们的产品将更好地改变用户处理信息的方式。
ai 与暗数据
暗数据是公司收集和存储但不使用的信息。由于信息采用尚未可用的非结构化格式，因此经常会发生缺乏使用的情况。有些企业高管甚至不知道如何找到其企业的所有暗数据。
然而，ai 可以减少这些情况发生。智能算法可以发现特定模式并揭示人类不会注意到的信息的各个方面。它还可以标记公司因保留过多暗数据而加剧的潜在风险。
此外，由于人们常常无法从暗数据中提取价值，投资 ai 解决方案来提供帮助便是值得的。这释放了企业的潜力，并允许业务负责人寻求新的途径来增加利润。
ai 还可以通过学习存储要求并相应地自动对信息进行分类来阻止公司拥有过多的暗数据。这样，业务负责人就不会管理多余的暗数据，其余的数据便可以用来制定决策和优化公司运营。
ai 与安全存储
随着网络攻击的增加，许多公司领导者决定使用 ai 和机器学习来保证信息安全并确保其符合数据存储要求。基于此，网络安全服务公司会提供相应产品来满足需求。
其中一个产品来自 cohesity，一家专门从事数据管理和备份解决方案的公司。它最近推出了一个名为datahawk的软件即服务解决方案。该 ai 产品具有三个组件，它们协同工作以保护数据免受黑客攻击。与数据存储最相关的是分类引擎，它可以自动查找大型阵列中的信息并对其进行分类。它支持更好的网络安全，因为许多公司负责人不知道他们的数据驻留在哪里，他们自然也无法保护它。分类引擎还有助于满足与合规性相关的存储要求。它包括许多知名且广泛使用的数据隐私框架的内置策略。
forcepoint的数据可见性产品也具有类似的用途。它可以查找、分类和归类非结构化信息，无论其当前存储位置如何。然后，用户可以应用其他forcepoint产品来防止数据泄露。该公司表示，该工具用于数据管理的 ai 自动化功能在70个领域的准确率超过95%。此外，性能应该随着时间的推移而提高，因为算法是通过使用来学习的。
这里的示例说明了为什么机器学习和 ai 可以成为遵守组织内数据存储要求或使人们更容易找到所需信息的强大工具。找到最佳解决方案并实施需要时间和精力，但结果往往是值得的。
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幸运的是，机器学习和人工智能 (ai) 可以更轻松地满足存储需求。
机器学习
与现代公司收集更多数据相关的最大挑战之一是处理这些信息的人员无法处理其庞大的数据量。公司接收新数据的速度可能非常快，以至于员工需要其他帮助才能正确存储或处理这些数据。员工之间也可能因此产生观点分歧，例如，两个人对于使用哪个数据库来保存特定文件有不同的意见。
机器学习算法可以通过识别传入信息的某些方面来帮助维持数据存储要求。您将通过使用 ai 驱动的电子邮件服务看到这一点。市面上的许多同类产品通过学习用户过去与类似邮件的交互来了解数据存储要求，从而将电子邮件放入正确的文件夹中。此类解决方案可以区分诸如来自老板的邮件和他们可能会觉得无趣的广告。
在这种情况下，收到的邮件会根据固有特征自动存储在“优先”和“促销”等文件夹中。这一切都在后台发生，因此用户通常只有检查每个文件夹的内容才会知道。然而，当用户的目标是拥有一个干净的收件箱时，他们就会喜欢这种数据存储方法。
机器学习算法还可以将数据存储在正确的类别中，使人们更容易在以后进行分析和归档。希腊比雷埃夫斯大学（university of piraeus）的研究人员建立了一个交易分类模型，帮助预测中小型企业的现金流。他们相信他们的工作可以改进目前用于欺诈检测和资金管理的模型。
人工智能
ai 可以在短时间内处理大量数据，因此对于想要优化现有产品的人们来说，它通常很有用。考虑一下一家公司寻求将数据存储单元安装到机柜中的解决方案的情况。一家服务提供商通过创建额外的组件来解决问题，包括定制支架和电缆管理系统。一些公司将 ai 加入其中，让算法排除不合适的设计，并重点关注那些最有可能发挥作用的设计。
ai 还可以通过使数据中心更具可持续性来改善存储。然而，这就是事情变得棘手的地方。训练一种 ai 算法可以产生与五辆汽车的使用寿命一样多的二氧化碳。然而，这并不能消除 ai 算法在使数据中心变得更加环保方面可以带来的成功。
它可以识别数据中心碳密集程度最高的流程，并建议管理人员可以采取哪些措施来改进这些流程。ai 算法就有效地帮助谷歌减少了其设施的冷却需求。
全世界对数据存储的需求如此巨大，以至于这些专用设施只会变得更加突出和广泛。幸运的是，使用算法进行管理是朝着可持续发展问题的正确方向迈出的一步。
semi technologies公司有一款名为weaviate的产品。其 ai 驱动的数据搜索引擎不需要精确匹配即可产生结果。数据存储与机器学习的结合使得搜索速度更快，该公司的相关人员相信他们的产品将更好地改变用户处理信息的方式。
ai 与暗数据
暗数据是公司收集和存储但不使用的信息。由于信息采用尚未可用的非结构化格式，因此经常会发生缺乏使用的情况。有些企业高管甚至不知道如何找到其企业的所有暗数据。
然而，ai 可以减少这些情况发生。智能算法可以发现特定模式并揭示人类不会注意到的信息的各个方面。它还可以标记公司因保留过多暗数据而加剧的潜在风险。
此外，由于人们常常无法从暗数据中提取价值，投资 ai 解决方案来提供帮助便是值得的。这释放了企业的潜力，并允许业务负责人寻求新的途径来增加利润。
ai 还可以通过学习存储要求并相应地自动对信息进行分类来阻止公司拥有过多的暗数据。这样，业务负责人就不会管理多余的暗数据，其余的数据便可以用来制定决策和优化公司运营。
ai 与安全存储
随着网络攻击的增加，许多公司领导者决定使用 ai 和机器学习来保证信息安全并确保其符合数据存储要求。基于此，网络安全服务公司会提供相应产品来满足需求。
其中一个产品来自 cohesity，一家专门从事数据管理和备份解决方案的公司。它最近推出了一个名为datahawk的软件即服务解决方案。该 ai 产品具有三个组件，它们协同工作以保护数据免受黑客攻击。与数据存储最相关的是分类引擎，它可以自动查找大型阵列中的信息并对其进行分类。它支持更好的网络安全，因为许多公司负责人不知道他们的数据驻留在哪里，他们自然也无法保护它。分类引擎还有助于满足与合规性相关的存储要求。它包括许多知名且广泛使用的数据隐私框架的内置策略。
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