Komprise為開發人員和架構師提供人工智能、多云和合規性的非結構化數據管理，以推動創新。

隨著非結構化數據量以前所未有的速度持續增長，組織在管理這些數據的同時，要控制成本，并為人工智能和機器學習應用程序提取價值，這將面臨新的挑戰。最近，Komprise公司聯合創始人兼首席運營官Krishna Subramanian表示，自從2022年2月以來，該公司是如何讓開發人員、工程師和架構師的生活變得更輕松的。

應對非結構化數據增長的挑戰

Subramanian強調，非結構化數據的最大挑戰是在預算保持不變的情況下管理其爆炸式增長。過去一年，隨著數據增長加速，這個問題變得更加緊迫。Komprise公司使組織能夠通過分析所有數據(無論數據位于何處)來管理其非結構化數據資產，然后通過無干擾地遷移和分層來正確放置數據。這種方法可以幫助企業節省高達70%的非結構化數據存儲和備份成本。

利用非結構化數據實現人工智能和機器學習

隨著人工智能和機器學習的不斷發展，非結構化數據管理對于實現這些技術至關重要。由于90%的數據是非結構化的，不能很好地適應一個模式，利用這些數據為人工智能變得越來越重要。Komprise公司提供了索引非結構化數據的框架，并使工作流能夠通過適當的審計和數據治理自動向人工智能提供正確的數據。

Subramanian強調了人工智能與非結構化數據管理之間的共生關系。雖然正確的非結構化數據可以增強和提高人工智能結果的準確性，但人工智能還可以通過檢查內容并提供額外的標簽和上下文來增強非結構化數據，以幫助可搜索性和精確管理。這種關系從根本上改變了組織運營和服務客戶的方式，但需要重要的治理和數據保護機制。

客戶成功案例：利用非結構化數據進行人工智能

Komprise公司一直在幫助客戶利用他們的非結構化數據進行人工智能計劃。一個例子是客戶創建一個聊天機器人來回答員工福利問題。Komprise在人工智能不同的網站上找到相關的福利文檔，并將它們輸入到云中，以增強檢索提示，幫助聊天機器人根據最新的公司數據提供準確的響應。

另一個例子是一所大學使用帶有云人工智能圖像識別過程的Komprise智能數據工作流來標記其數字館藏中的圖像。如果不利用人工智能，每個圖像檢索請求都將花費大學圖書館檔案管理員數月的時間手動搜索數千張圖像。Komprise開發了一種自動化的數據工作流程，用于搜索大學的全球數據資產，并通過圖像識別服務進行流式傳輸，節省了90%以上的時間，同時為各個部門提供了自助服務。

簡化多云數據管理

隨著越來越多的公司采用多云策略，跨不同云環境管理非結構化數據成為一個關鍵考慮因素。Komprise通過提供單一的控制平面來管理數據(無論數據位于何處)，從而簡化了這個過程。客戶可以使用單個多站點管理控制臺分析和管理每個云上的數據。Komprise以每個云的原生格式移動數據，允許云中的所有人工智能和數據服務對數據進行操作。

授權開發人員使用API和自動化

API和自動化在非結構化數據管理中至關重要，使開發人員和工程師能夠在Komprise平臺上構建自定義工作流和應用程序。Komprise智能數據工作流允許用戶從任何深度分析查詢創建自定義工作流，該平臺支持API連接到第三方工具，例如云計算人工智能服務。

自動化在整個平臺中構建，從管理和執行策略到創建自動化數據工作流。由于大多數企業中存在大量非結構化數據，這一點至關重要。企業客戶可以同時運行多個計劃，“設置并忘記”，然后稍后通過報告進行檢查，確保一切都按照計劃執行，沒有錯誤。

導航數據隱私和合規性

數據隱私和合規性仍然是許多組織最關心的問題。雖然Komprise不是一個安全解決方案，但它可以幫助組織發現數據存儲方式中的異常情況，這些異常可能表明存在勒索軟件攻擊、其他網絡犯罪或合規性問題。Komprise用戶可以搜索超出公司存儲策略的文件，或者通過搜索目標文件和目錄名來快速調查勒索軟件漏洞。

Subramanian強調，從非結構化數據中提取價值需要足夠的保護。Komprise通過粒度搜索和分類幫助組織管理非結構化數據資產，確保合規性，避免監管罰款和數據丟失。這個基礎對于通過人工智能和最終用戶協作從數據中提取價值的最終目標至關重要。

結論

隨著非結構化數據的增長和人工智能計劃的發展勢頭，對有效的非結構化數據管理解決方案的需求從未像現在這樣大。Komprise一直站在這一挑戰的前沿，為開發人員、工程師和架構師提供管理、保護和從非結構化數據中提取價值的工具。

Komprise能夠提供跨異構存儲的可見性，簡化多云數據管理，并支持人工智能和機器學習工作流程，因此可以幫助企業在人工智能時代處理復雜的非結構化數據。隨著人工智能與非結構化數據管理之間的共生關系不斷發展，Komprise的方法和平臺將在推動數據密集型工作流程的創新和效率方面發揮重要作用。