Присоединяйтесь к событию, которым доверяют лидеры предприятия в течение почти двух десятилетий. VB Transform объединяет людей, строящих реальную стратегию ИИ предприятия. Узнать больше
2023 год был годом генеративного ИИ. Однако, поскольку каждая компания стремилась укрепить свою стратегию ИИ, они также реализовали ценность чистых и высококачественных данных, возвращаясь к необходимости надежной инфраструктуры в смесь. От Snowflake до Microsoft, поставщики экосистемы данных обналичили эту возможность и перемещались, иногда даже приобретали известных игроков, чтобы дать своим клиентам возможность использовать свои данные для различных приложений искусственного интеллекта, а также внедрить различные возможности искусственного интеллекта в свои продукты.
Это 5 лучших историй данных VentureBeat 2023 года
1. Microsoft, чтобы победить Amazon и Google в облачной войне
В мае Microsoft анонсировала Fabric-сквозную аналитическую платформу, которая объединяет все инструменты данных и инструменты аналитики, включая Azure Synapse Analytics и Power BI, в один унифицированный продукт. Мы поговорили с аналитиками, чтобы понять, что делает это предложение, которое направлено на то, чтобы разблокировать потенциал данных и заложить основу для ИИ, уникальный и может помочь Microsoft «Leapfrog» Amazon и другими облачными поставщиками, такими как Google. По крайней мере, когда дело доходит до обслуживания крупных корпоративных компаний.
«В связи с тем, что все эти возможности собираются вместе, Microsoft определенно имеет небольшое преимущество перед другими гиперспешами на данный момент», — сказал VentureBeat Ноэль Юханна, аналитик Forrester.
2. Рост векторной базы данных, новый вид базы данных для эпохи ИИ
Поскольку генеративный ИИ является точкой разговора для каждого бизнеса, Чарльз Xie, генеральный директор и основатель Zilliz, обсудил рост векторных баз данных, новую категорию управления базами данных и сдвиг парадигмы для использования экспоненциальных объемов неструктурированных данных, находящихся в непонтер в хранилищах объектов. Векторные базы данных обеспечивают новую мысль о новом уровне возможности поиска неструктурированных данных, в частности, но могут также заняться полуструктурированными и даже структурированными данными. Xie также рассказал о том, как компании должны обращаться к векторным базам данных, чтобы нацелиться на их соответствующие варианты использования.
3. Приобретение DataBricks ‘1,3 миллиарда долларов MOSAICML
DataBricks попала в заголовки газет перед ежегодным саммитом в июне, когда он объявил о приобретении компании AI MosaicML за 1,3 миллиарда долларов. Идея заключалась в том, чтобы привлечь модели Mosaicml и модели искусственного интеллекта под его зонтиком, предоставив предприятиям объединенную платформу, где они могут управлять активами данных и использовать их для создания безопасных генеративных приложений искусственного интеллекта.
«Каждая организация должна быть в состоянии извлечь выгоду из революции ИИ с большим контролем над тем, как используются их данные. Databricks и Mosaicml имеют невероятную возможность демократизировать ИИ и сделать Лейкхаус лучшим местом для создания генеративных ИИ и LLM», — сказал Али Годси, соучредитель и генеральный директор Databricks.
4. Salesforce партнеры за более сильные основы данных
За последний год гигантские Salesforce Giant Management Customer Management (CRM) усилили свою стратегию ИИ с помощью нескольких улучшений 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 единых профилей клиентов в режиме реального времени, будет поддерживать двунаправленный обмен данными и доступ к платформе Databricks Data Lakehouse и облако данных Snowflake.
Этот шаг позволяет совместным клиентам компаний обогащать свои наборы данных и питать дополнительные варианты использования, включая создание и развертывание более способных моделей, ориентированных на различные критически важные проблемы.
5. Документ Снежинки для неструктурированного поиска данных
Snowflake поднял волны в июне с запуском документа AI, нового инструмента с большой языковой моделью (LLM), который позволяет предприятиям быстро извлекать стоимость из их заграждения неструктурированных документов (представьте себе счета -фактуры PDF). Этот шаг ознаменовал серьезную разработку компании, которая началась с акцента на структурированных данных, давая командам простой способ мобилизации полезной неструктурированной информации, которая часто остается разбросанной по всем бункеру.
«Мы разблокируем новую эру данных для клиентов, используя ИИ и устранение бункеров, ранее связанных форматом, местоположением и многим другим, чтобы революционизировать, как организации поставляют свои данные на работу и проводят информацию с облаком данных», — сказал Snowflake SVP из Product Christian Kleinerman.
Источник
