高级 AI 数据管理基础架构

AI 的需求不仅错综复杂，还在不断增长。所涉数据不仅数量庞大，而且分散在多个孤岛中。计算、存储和能源需求可能会削弱基础架构。因此，您需要一种考虑周全且经过验证的 AI 方法。

最常见的 AI 业务驱动因素涉及提高运维效率、提高员工工作效率和加快创新速度。所有这些都离不开智能数据基础架构的强大功能和灵活性。

通过安全轻松地集成位于任何位置的公有数据和私有数据，从 AI 和 GenAI 项目中获取更多价值。

 AI 要求负责任地使用数据。主动数据管理可实现卓越的数据安全性、数据保护和数据治理。

从数据工程师和数据科学家到 ITOps，AI 团队需要能够轻松实现协作、试验和迭代，才能不断突破与创新。

AI 思想领袖 Ritu Jyoti（IDC 全球 AI 研究主管）和 Russell Fishman（NetApp AI 解决方案高级主管）讨论了当今企业面临的一些最关键的 AI 主题

聆听 IDC 全球 AI 研究主管 Ritu Jyoti 和 NetApp AI 解决方案高级主管 Russell Fishman 带来的深刻见解，获取有关利用自己的数据启动 AI 项目的实用建议。

为了最大限度地实现 AI 转型，您需要简化体验。面对不同的数据源，灵活的基础架构对于最大程度地提高工作效率至关重要。

AI 要求负责任地使用数据。了解主动数据管理如何带来适当的安全性、保护和治理，让企业信心十足地使用 AI。

AI 会耗费大量资源，但我们可以采用一些方法来缓解不利影响，从而提高效率和可持续性。了解 AI 专家针对这一重要主题提出的建议。

Watts The Future 系列视频：AI 的未来

聆听 NetApp 技术推广官 Matt Watts 和 NVIDIA 方带来的专业见解，他们详细阐述了企业如何以激动人心的全新方式挖掘 AI 的潜能。