随着数据和存储容量以越来越快的速度增长，组织这种复杂性的需求也变得越来越困难，环境影响也日益凸显。然而，选择能够降低能耗、满足人工智能需求的基础设施，可以帮助企业应对这些挑战。.
数据的技术层面，您应该记住，大数据工具和技术是互操作且无缝的。因此，“冷数据”这个概念已经不复存在。更乐观地说，我们谈论的是“热数据”，它应该能够即时可用，并根据数据科学的需求进行调整。
利用容器化技术赋能数据科学家
闪存存储将成为唯一解决方案，满足人工智能运行所需的可用性要求。这是因为将人工智能模型与数据连接起来意味着需要采用一种存储解决方案，以确保即使在不同的服务器上也能快速访问数据——而使用硬盘存储解决方案通常很难做到这一点。.
越来越多的公司签署了基于科学的可持续发展目标，这只是促使它们重新考虑存储对环境影响的众多因素之一。数据所有者目前面临的新问题是存储需求巨大的人工智能，而节能技术正在努力解决这个问题，其应用有助于应对这一挑战。.
对许多组织而言，监测和报告其范围3排放至关重要，这涵盖了从上游到下游的所有环境成本。人工智能的发展伴随着大量数据的涌入，这增加了存储系统的负载。与能够提供电力和冷却解决方案并解决空间生成问题的供应商合作，是应对这一挑战的最佳途径。.
人工智能数据之旅
数据科学家通常花费大量时间进行数据预处理和探索。如今，他们需要所有必要的设备、材料和工作站，以便在需要时高效地完成这项工作。.
Python 和 Jupyter Notebook 已成为数据科学家日常使用的语言和工具，所有数据采集、处理和可视化操作都有一个共同点——它们都是可以装入所谓“容器”的工具。事实上，为了实现这一目标，一个能够支持数据科学家在实施阶段完成所有工作的平台即将出现，该平台无需将工作分散到不同的工具上。.
451 Research 声称，目前大约 95% 的移动应用程序都使用容器构建，因此，确保后端能够快速高效地交付数据，对数据科学家而言至关重要。然而，如果管理层不这样做，就会导致流程缓慢。在某些情况下，数字化转型甚至可以被视为失败。数字化转型涵盖业务的方方面面，因此数据科学领域的任何问题都会影响到业务的各个方面。.
IT部门在人工智能方面面临的主要问题之一是市场发展速度过快，这意味着企业学习型工作流程可能被淘汰。不断涌现的新型人工智能模型、框架、工具和方法会对人工智能的内部软硬件引擎产生巨大影响，并可能导致巨额技术成本。.
人工智能数据之旅，即数据规模的显著增长，是数据生命周期中的一个阶段。我们迈向人工智能的每一步，都会产生元数据。为了实现这一目标，我们需要添加大量新的基础设施，以应对人工智能快速发展带来的挑战。
