技术解读丨多模数据湖：助力AI技术，推动内容管理平台智能化升级
随着数字化时代的到来，数据已经成为企业的重要资产之一。因此，构建高效的内容管理平台变得至关重要。本文重点介绍SequoiaDB多模数据湖技术在内容管理平台中的应用和成效，以及其对企业非结构化数据管理和AI的推动作用。
随着数字化时代的到来，数据已经成为企业的重要资产之一。然而，随着数据规模和多样性的不断增加，传统的数据处理方法已经无法满足企业的需求，尤其是在大数据和人工智能技术的快速发展下，需要更加高效的数据处理方式。为此，构建高效的内容管理平台变得至关重要。多模数据湖技术则成为了一种存储、管理和处理多维数据的解决方案，也被广泛应用于金融行业，以支持更加高效的数据管理和AI应用。本文将重点介绍SequoiaDB多模数据湖技术在内容管理平台中的应用和成效，以及其对企业非结构化数据管理和AI的推动作用。
AI时代，如何打破非结构化数据管理的难题
互联网金融、移动支付等新型金融业务的迅速发展，出现了手机银行、无纸化办公等新兴场景，各种不同类型的数据，例如交易数据、客户数据、信用评估数据等，通常以不同的数据类型存储在不同的系统中。其中，非结构化数据的数量和质量不断增加。
不同于传统结构化数据，非结构化数据通常指那些无法通过传统方式直接存储、管理和分析的数据，如文本、图像、音频、视频等。据 IDC 预测，2018 年到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB， 复合增长率达到 27%，其中超过 80% 的数据都会是处理难度较大的非结构化数据。预计到 2030年全球数据总量将达到 35,000EB。
图片来源: IDC, 2022
随着新一代技术发展，如将AI关键技术机器学习、深度学习、NLP自然语言处理与大数据技术深度融合，实现了数据的持续迭代的全生命周期管理，使海量非结构化数据开始展现出巨大的潜力，为各行各业的决策提供了更为准确的基础。这意味着，非结构化数据在新AI时代，正迅速成为各行业重要的数据资产之一，有效利用蕴含丰富信息的非结构化数据将给企业带来更多的价值体现。
然而，非结构化数据因其不规则、异构的特点导致了数据的获取、管理上的困难，给数据治理带来了极大的挑战。IDC调研显示，在已经保存下来的非结构化数据中，在2020年，仅有20%的数据被标注后可以持续产生价值。即使到2025年，这一比例也仅能达到32%。这一数据表明，企业内部非结构化数据从采集清洗治理到存储管理仍有非常高的提升空间。
图片来源: IDC, 2022
企业如何将非结构化数据和结构化数据进行整合和分析，以便更好地理解和利用数据。在这种情况下，内容管理平台应运而生。
内容管理平台作为一种战略和方法帮助企业获取、管理、存储、保护、利用与企业组织流程相关的数据，不断探索如何更加高效地管理和利用企业的非结构化数据，以提高企业的决策精度、风险控制能力、客户满意度等方面的表现，最终更好地了解客户需求、改进业务流程、提高决策能力以及识别潜在风险等方面，有效地释放数据隐藏的巨大的价值。
数据湖+AI，构建全面数据治理解决方案
为了充分利用数据的价值，内容管理平台需要集成多种数据来源和数据类型，包括结构化数据和非结构化数据，从而为企业提供全面的数据治理和数据分析解决方案。传统的内容管理平台通常需要处理大量的冗余数据，这些数据可能来自多个不同的系统和来源，数据类型和格式也各不相同。数据分析和机器学习需要经过多个步骤和复杂的数据预处理，这往往需要投入大量的人力和时间。
（传统内容管理平台示意图）
在这种情况下，SequoiaDB 多模数据湖所构建的内容管理平台，利用原生分布式多模数据存储引擎统一存储管理非结构化内容数据与结构化业务元数据信息，将不同数据类型和格式的数据存储在一个统一的数据湖中，避免了数据冗余和数据格式转换的问题。此外，更支持PB级数据存储容量按需横向扩展与全量数据统一生命周期管理，提供高并发、毫秒级数据访问性能，不仅包括数据的存储和处理能力，还包括了对于多种数据格式的支持，实现快速且有效地分析数据，将数据分析和机器学习的步骤简化和加速，从而大幅度减少了人力和时间投入。这使得企业可以更加专注于数据分析和机器学习的结果，更快地获取有价值的信息和洞见，提高企业决策的准确性和效率。
（SequoiaDB多模数据湖示意图）
SequoiaDB多模数据湖能力能将数据汇集在一起，为各行各业提供全面而准确的数据支持，其所具备实时的数据查询和处理能力，能够迅速地响应用户的需求，提供实时的数据支持，并且极大地降低了成本，这种高效的数据处理能力为AI提供了更加准确和完整的数据，从而进一步提高了AI的精度和效率。
目前，SequoiaDB多模数据湖已成为金融银行业中的理想选择，许多金融机构都已经开始利用这种架构来建立自己的数据湖，通过AI技术的辅助，满足数据管理的需求。例如，在风险管理领域，金融机构可以将不同来源的数据进行整合和管理，以更好地识别潜在的风险和漏洞。在客户关系管理领域，金融机构可以利用SequoiaDB多模数据湖来整合客户的个人信息、历史交易记录、社交媒体数据等多种数据，从而为客户提供更加个性化的服务。
SequoiaDB多模数据湖在金融银行业的应用实践
针对金融银行业面临着亟需解决高效数据存储和处理性能问题，巨杉数据库的多模数据湖技术，通过原生分布式数据库架构支持存储容量水平弹性扩展，结合微服务化的内容管理体系，提供非结构化数据标准服务接口、元数据管理、内容数据管理、标签检索管理以及数据生命周期治理等功能，有效地解决了以下三大内容，一是非结构化数据处理效率低下，大文件访问速度缓慢；二是架构不支持灵活横向扩容，数据存储容量达到瓶颈；三是缺乏容灾、高可用能力，并且搭建统一完备的容灾系统，确保业务数据的高可用安全与业务系统的持续稳定运行。
（SequoiaDB多模数据湖示意图）
通过SequoiaDB多模数据湖的集成和管理，金融银行业能够更好地应对各种数据类型和格式的挑战，从而提高数据管理的效率和准确性。在实际应用中，SequoiaDB多模数据湖对于金融银行业的价值也得到了充分地体现，根据实际案例数据显示，使用SequoiaDB多模数据湖进行数据存储和管理的金融银行机构可以获得以下显著成效：
数据存储和处理效率显著提高。使用SequoiaDB多模数据湖的金融银行机构可以将不同数据源的数据集成到一个平台上，实现数据的统一管理，避免数据孤岛的问题。同时，SequoiaDB多模数据湖的高效数据处理和查询能力可以加速数据分析和决策的速度，提高数据存储和处理的效率。
数据分析和决策能力得到提升。通过SequoiaDB多模数据湖进行数据分析，金融银行机构可以更加全面和准确地了解客户需求、市场趋势和行业动态，从而制定更科学、更合理的业务策略和决策。同时，SequoiaDB多模数据湖可以帮助金融银行机构挖掘隐藏在海量数据背后的价值，提高数据分析和决策能力。
提高客户满意度和增强竞争力。使用SequoiaDB多模数据湖进行数据存储和管理，金融银行机构可以更加精准地了解客户需求和行为，从而为客户提供更优质的金融服务，提高客户满意度。同时，SequoiaDB多模数据湖还可以帮助金融银行机构挖掘潜在的商业机会，提高竞争力。
此外，SequoiaDB多模数据湖还为金融机构提供了更好的AI训练平台底座。通过存储和处理多种类型的数据，机构可以构建更加全面和精准的模型，提高模型的预测能力和精度。例如，在反欺诈领域，机构可以通过整合各种类型的数据，如交易数据、信用评级、社交媒体数据等，来构建更加准确的欺诈检测模型。
总结
随着数据量的不断增长和人工智能技术的不断发展，内容管理平台将成为企业数据管理的重要组成部分。SequoiaDB多模数据湖能够充分发挥其优势，通过更加智能化的数据处理方式，实现更加精细化的数据管理，进一步提升企业的竞争力和创新能力。未来，SequoiaDB多模数据湖将充分发挥其优势，实现更加精细化地管理数据，提供更加智能化的数据处理方式，进一步提升企业的竞争力和创新能力，从而更好地服务于客户的需求，并推动其数字化转型和升级，为行业注入新的活力和动力。
