Растущий спрос на данные реального времени для работы приложений искусственного интеллекта заставляет компании пересматривать свои традиционные архитектуры данных, пишет в корпоративном блоге Ноэль Юханна, вице-президент, главный аналитик Forrester.
Унаследованные системы обычно опираются на отдельные платформы для транзакционной и аналитической обработки, что приводит к неэффективности и задержкам в получении инсайтов. Важнейшим решением становятся так называемые «транслитические» («translytical», от «trans» — «транзакционные» и «lytical» — «аналитические») базы данных, которые бесшовно интегрируют транзакционные и аналитические рабочие нагрузки в единую унифицированную платформу, позволяющую предприятиям поддерживать современные приложения, основанные на ИИ, такие как разговорный ИИ, чат-боты для обслуживания клиентов и персонализация в реальном времени. Непрерывные, согласованные данные реального времени из транслитических баз данных повышают производительность и точность приложений ИИ.
Преимущества выходят за рамки данных реального времени
Быстрое внедрение транслитических баз данных обусловлено главным образом их способностью поддерживать более широкие варианты использования ИИ. Поскольку организации все больше стремятся использовать весь потенциал ИИ, потребность в таких платформах будет расти. Несколько ключевых преимуществ делают транслитические базы данных незаменимыми для поддержки следующих передовых сценариев использования ИИ:
- Данные реального времени для контекстной точности. Агенты ИИ, большие языковые модели (LLM) и системы с расширенным поиском (RAG) работают с огромными объемами данных, и их ценность максимальна, когда эти данные актуальны. Транслитические базы данных обеспечивают доступ к данным в режиме реального времени, гарантируя, что системы ИИ получают актуальный контекст, необходимый для создания точных ответов. Это очень важно для таких приложений, как чат-боты для обслуживания клиентов, которым требуется информация о счете или заказе, и инструменты финансового анализа, которым нужны рыночные данные и портфели клиентов в режиме реального времени.
- Оптимизированная интеграция данных для ИИ. Системам RAG часто приходится извлекать огромное количество контекстных данных из различных источников, чтобы повысить точность контента. Транслитические базы данных упрощают эту задачу, предлагая единую платформу, объединяющую как транзакционные, так и аналитические данные. Такое интегрированное представление данных позволяет моделям генеративного ИИ, агентам ИИ и LLM генерировать более точные ответы. Кроме того, многие транслитические базы данных теперь включают в себя векторные возможности, что улучшает поиск данных для приложений RAG за счет быстрого выявления похожих данных.
- Централизованное управление данными для защиты конфиденциальных данных. В условиях растущей озабоченности по поводу конфиденциальности и безопасности данных в системах ИИ транслитические базы данных предлагают надежные функции управления, которые контролируют доступ к данным и обеспечивают соответствие регуляторным стандартам. Консолидируя транзакционные и аналитические данные на единой платформе, эти базы данных позволяют организациям поддерживать строгие меры безопасности данных, защищая конфиденциальную информацию и укрепляя доверие.
Транслитические базы данных меняют способы обработки и анализа данных. Поскольку организации стремятся использовать весь потенциал ИИ, эти базы данных могут стать решающим фактором успеха.
Если ваша организация все еще использует отдельные системы для транзакционных и аналитических рабочих нагрузок, сейчас самое время перейти на транслитическую платформу. Этот переход поможет уменьшить количество проблем с приложениями ИИ, таких как галлюцинации, обеспечив последовательность, надежность и доступность данных в режиме реального времени.
