Il problema dei dati non strutturati che rallenta l'adozione dell'AI

Il 90% dei dati enterprise è non strutturato. Meno dell'1% raggiunge l'AI. Il problema non sono i dati. È il costo dell'ETL richiesto per duplicare l'intero patrimonio di dati e utilizzarne solo una minima parte. Annapurna ribalta il modello: scansiona i dati dove risiedono e prepara solo ciò che viene richiesto dall'AI.

Dai una struttura al tuo patrimonio di dati non strutturati

Annapurna individua e indicizza miliardi di file in ambienti NFS, SMB, AWS S3, Azure Blob e altri object store. I file sorgente rimangono dove si trovano. Quando la pipeline AI interroga il catalogo, Annapurna prepara solo il sottoinsieme corrispondente e ne mantiene la custodia da quel momento in poi. Nessuna migrazione massiva. La tua architettura di storage rimane invariata.
Policy sui dati

Provenienza verificabile per i dataset pronti per l'AI

Annapurna crea e mantiene la lineage dal file sorgente fino al dataset preparato per l'AI, tramite hash dei contenuti (impronte digitali dei file), record ACL e audit trail firmati. Ciò ti consente di sapere con certezza quali file abbiano contribuito a qualsiasi dataset preparato per l'AI.

Governance continua dalla fonte al modello AI

Gli ETL tradizionali eliminano le autorizzazioni durante il trasferimento dei dati. Annapurna acquisisce i controlli di accesso alla fonte e li rende disponibili direttamente nel catalogo affinché lakehouse e applicazioni upstream possano applicarli. Il divario di governance si riduce senza aggiungere un ulteriore livello di sicurezza da gestire.
Policy sui dati

Paghi solo per ciò che la pipeline utilizza, nient'altro

I costi della pipeline crescono in proporzione diretta ai dati effettivamente utilizzati dall'AI. Non è necessario duplicare l'intero patrimonio di dati in una lakehouse per utilizzare la piccola parte realmente necessaria all'AI. I primi clienti hanno registrato fin dal primo giorno una spesa per l'infrastruttura AI allineata al consumo effettivo.

Scelto dalle aziende che guidano l'innovazione nell'AI

"Nel settore dei servizi finanziari, gestire petabyte di dati non strutturati, distribuiti e soggetti a normative rappresentava un limite operativo. Annapurna mappa, governa e indicizza il nostro patrimonio di dati per l'AI senza aggiungere un ulteriore stack ETL né compromettere la nostra conformità normativa."

Corey West

Chief Technology Officer, Piper Sandler & Co.

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Rubrik Annapurna in sintesi

Scopri come la distribuzione basata sulla domanda e la scansione alla fonte trasformano i dati non strutturati in dataset pronti per l'AI in pochi giorni.

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Scopri di più su Rubrik Annapurna, il layer di dati non strutturati pronto per l'AI per le piattaforme enterprise di Data Intelligence.

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Annapurna è già disponibile per i partner enterprise qualificati. Contatta il nostro team per scoprire come può integrarsi nel tuo patrimonio di dati.

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