Komprise为开发人员和架构师提供人工智能、多云和合规性的非结构化数据管理，以推动创新。
随着非结构化数据量以前所未有的速度持续增长，组织在管理这些数据的同时，要控制成本，并为人工智能和机器学习应用程序提取价值，这将面临新的挑战。最近，Komprise公司联合创始人兼首席运营官Krishna Subramanian表示，自从2022年2月以来，该公司是如何让开发人员、工程师和架构师的生活变得更轻松的。
应对非结构化数据增长的挑战
Subramanian强调，非结构化数据的最大挑战是在预算保持不变的情况下管理其爆炸式增长。过去一年，随着数据增长加速，这个问题变得更加紧迫。Komprise公司使组织能够通过分析所有数据(无论数据位于何处)来管理其非结构化数据资产，然后通过无干扰地迁移和分层来正确放置数据。这种方法可以帮助企业节省高达70%的非结构化数据存储和备份成本。
利用非结构化数据实现人工智能和机器学习
随着人工智能和机器学习的不断发展，非结构化数据管理对于实现这些技术至关重要。由于90%的数据是非结构化的，不能很好地适应一个模式，利用这些数据为人工智能变得越来越重要。Komprise公司提供了索引非结构化数据的框架，并使工作流能够通过适当的审计和数据治理自动向人工智能提供正确的数据。
Subramanian强调了人工智能与非结构化数据管理之间的共生关系。虽然正确的非结构化数据可以增强和提高人工智能结果的准确性，但人工智能还可以通过检查内容并提供额外的标签和上下文来增强非结构化数据，以帮助可搜索性和精确管理。这种关系从根本上改变了组织运营和服务客户的方式，但需要重要的治理和数据保护机制。
客户成功案例：利用非结构化数据进行人工智能
Komprise公司一直在帮助客户利用他们的非结构化数据进行人工智能计划。一个例子是客户创建一个聊天机器人来回答员工福利问题。Komprise在人工智能不同的网站上找到相关的福利文档，并将它们输入到云中，以增强检索提示，帮助聊天机器人根据最新的公司数据提供准确的响应。
另一个例子是一所大学使用带有云人工智能图像识别过程的Komprise智能数据工作流来标记其数字馆藏中的图像。如果不利用人工智能，每个图像检索请求都将花费大学图书馆档案管理员数月的时间手动搜索数千张图像。Komprise开发了一种自动化的数据工作流程，用于搜索大学的全球数据资产，并通过图像识别服务进行流式传输，节省了90%以上的时间，同时为各个部门提供了自助服务。
简化多云数据管理
随着越来越多的公司采用多云策略，跨不同云环境管理非结构化数据成为一个关键考虑因素。Komprise通过提供单一的控制平面来管理数据(无论数据位于何处)，从而简化了这个过程。客户可以使用单个多站点管理控制台分析和管理每个云上的数据。Komprise以每个云的原生格式移动数据，允许云中的所有人工智能和数据服务对数据进行操作。
授权开发人员使用API和自动化
API和自动化在非结构化数据管理中至关重要，使开发人员和工程师能够在Komprise平台上构建自定义工作流和应用程序。Komprise智能数据工作流允许用户从任何深度分析查询创建自定义工作流，该平台支持API连接到第三方工具，例如云计算人工智能服务。
自动化在整个平台中构建，从管理和执行策略到创建自动化数据工作流。由于大多数企业中存在大量非结构化数据，这一点至关重要。企业客户可以同时运行多个计划，“设置并忘记”，然后稍后通过报告进行检查，确保一切都按照计划执行，没有错误。
导航数据隐私和合规性
数据隐私和合规性仍然是许多组织最关心的问题。虽然Komprise不是一个安全解决方案，但它可以帮助组织发现数据存储方式中的异常情况，这些异常可能表明存在勒索软件攻击、其他网络犯罪或合规性问题。Komprise用户可以搜索超出公司存储策略的文件，或者通过搜索目标文件和目录名来快速调查勒索软件漏洞。
Subramanian强调，从非结构化数据中提取价值需要足够的保护。Komprise通过粒度搜索和分类帮助组织管理非结构化数据资产，确保合规性，避免监管罚款和数据丢失。这个基础对于通过人工智能和最终用户协作从数据中提取价值的最终目标至关重要。
结论
随着非结构化数据的增长和人工智能计划的发展势头，对有效的非结构化数据管理解决方案的需求从未像现在这样大。Komprise一直站在这一挑战的前沿，为开发人员、工程师和架构师提供管理、保护和从非结构化数据中提取价值的工具。
Komprise能够提供跨异构存储的可见性，简化多云数据管理，并支持人工智能和机器学习工作流程，因此可以帮助企业在人工智能时代处理复杂的非结构化数据。随着人工智能与非结构化数据管理之间的共生关系不断发展，Komprise的方法和平台将在推动数据密集型工作流程的创新和效率方面发挥重要作用。
