技術解讀丨多模資料湖：助力AI技術，推動內容管理平臺智慧化升級

隨著數字化時代的到來，資料已經成為企業的重要資產之一。因此，構建高效的內容管理平臺變得至關重要。本文重點介紹SequoiaDB多模資料湖技術在內容管理平臺中的應用和成效，以及其對企業非結構化資料管理和AI的推動作用。
隨著數字化時代的到來，資料已經成為企業的重要資產之一。然而，隨著資料規模和多樣性的不斷增加，傳統的資料處理方法已經無法滿足企業的需求，尤其是在大資料和人工智慧技術的快速發展下，需要更加高效的資料處理方式。為此，構建高效的內容管理平臺變得至關重要。多模資料湖技術則成為了一種儲存、管理和處理多維資料的解決方案，也被廣泛應用於金融行業，以支援更加高效的資料管理和AI應用。本文將重點介紹SequoiaDB多模資料湖技術在內容管理平臺中的應用和成效，以及其對企業非結構化資料管理和AI的推動作用。

AI時代，如何打破非結構化資料管理的難題

網際網路金融、移動支付等新型金融業務的迅速發展，出現了手機銀行、無紙化辦公等新興場景，各種不同型別的資料，例如交易資料、客戶資料、信用評估資料等，通常以不同的資料型別儲存在不同的系統中。其中，非結構化資料的數量和質量不斷增加。

不同於傳統結構化資料，非結構化資料通常指那些無法透過傳統方式直接儲存、管理和分析的資料，如文字、影像、音訊、影片等。據 IDC 預測，2018 年到 2025 年之間，全球產生的資料量將會從 33 ZB 增長到 175 ZB， 複合增長率達到 27%，其中超過 80% 的資料都會是處理難度較大的非結構化資料。預計到 2030年全球資料總量將達到 35,000EB。

圖片來源: IDC, 2022

隨著新一代技術發展，如將AI關鍵技術機器學習、深度學習、NLP自然語言處理與大資料技術深度融合，實現了資料的持續迭代的全生命週期管理，使海量非結構化資料開始展現出巨大的潛力，為各行各業的決策提供了更為準確的基礎。這意味著，非結構化資料在新AI時代，正迅速成為各行業重要的資料資產之一，有效利用蘊含豐富資訊的非結構化資料將給企業帶來更多的價值體現。

然而，非結構化資料因其不規則、異構的特點導致了資料的獲取、管理上的困難，給資料治理帶來了極大的挑戰。IDC調研顯示，在已經儲存下來的非結構化資料中，在2020年，僅有20%的資料被標註後可以持續產生價值。即使到2025年，這一比例也僅能達到32%。這一資料表明，企業內部非結構化資料從採集清洗治理到儲存管理仍有非常高的提升空間。

圖片來源: IDC, 2022

企業如何將非結構化資料和結構化資料進行整合和分析，以便更好地理解和利用資料。在這種情況下，內容管理平臺應運而生。

內容管理平臺作為一種戰略和方法幫助企業獲取、管理、儲存、保護、利用與企業組織流程相關的資料，不斷探索如何更加高效地管理和利用企業的非結構化資料，以提高企業的決策精度、風險控制能力、客戶滿意度等方面的表現，最終更好地瞭解客戶需求、改進業務流程、提高決策能力以及識別潛在風險等方面，有效地釋放資料隱藏的巨大的價值。

資料湖+AI，構建全面資料治理解決方案

為了充分利用資料的價值，內容管理平臺需要整合多種資料來源和資料型別，包括結構化資料和非結構化資料，從而為企業提供全面的資料治理和資料分析解決方案。傳統的內容管理平臺通常需要處理大量的冗餘資料，這些資料可能來自多個不同的系統和來源，資料型別和格式也各不相同。資料分析和機器學習需要經過多個步驟和複雜的資料預處理，這往往需要投入大量的人力和時間。

（傳統內容管理平臺示意圖）

在這種情況下，SequoiaDB 多模資料湖所構建的內容管理平臺，利用原生分散式多模資料儲存引擎統一儲存管理非結構化內容資料與結構化業務後設資料資訊，將不同資料型別和格式的資料儲存在一個統一的資料湖中，避免了資料冗餘和資料格式轉換的問題。此外，更支援PB級資料儲存容量按需橫向擴充套件與全量資料統一生命週期管理，提供高併發、毫秒級資料訪問效能，不僅包括資料的儲存和處理能力，還包括了對於多種資料格式的支援，實現快速且有效地分析資料，將資料分析和機器學習的步驟簡化和加速，從而大幅度減少了人力和時間投入。這使得企業可以更加專注於資料分析和機器學習的結果，更快地獲取有價值的資訊和洞見，提高企業決策的準確性和效率。

（SequoiaDB多模資料湖示意圖）

SequoiaDB多模資料湖能力能將資料彙集在一起，為各行各業提供全面而準確的資料支援，其所具備實時的資料查詢和處理能力，能夠迅速地響應使用者的需求，提供實時的資料支援，並且極大地降低了成本，這種高效的資料處理能力為AI提供了更加準確和完整的資料，從而進一步提高了AI的精度和效率。

目前，SequoiaDB多模資料湖已成為金融銀行業中的理想選擇，許多金融機構都已經開始利用這種架構來建立自己的資料湖，透過AI技術的輔助，滿足資料管理的需求。例如，在風險管理領域，金融機構可以將不同來源的資料進行整合和管理，以更好地識別潛在的風險和漏洞。在客戶關係管理領域，金融機構可以利用SequoiaDB多模資料湖來整合客戶的個人資訊、歷史交易記錄、社交媒體資料等多種資料，從而為客戶提供更加個性化的服務。

SequoiaDB多模資料湖在金融銀行業的應用實踐

針對金融銀行業面臨著亟需解決高效資料儲存和處理效能問題，巨杉資料庫的多模資料湖技術，透過原生分散式資料庫架構支援儲存容量水平彈性擴充套件，結合微服務化的內容管理體系，提供非結構化資料標準服務介面、後設資料管理、內容資料管理、標籤檢索管理以及資料生命週期治理等功能，有效地解決了以下三大內容，一是非結構化資料處理效率低下，大檔案訪問速度緩慢；二是架構不支援靈活橫向擴容，資料儲存容量達到瓶頸；三是缺乏容災、高可用能力，並且搭建統一完備的容災系統，確保業務資料的高可用安全與業務系統的持續穩定執行。

（SequoiaDB多模資料湖示意圖）

透過SequoiaDB多模資料湖的整合和管理，金融銀行業能夠更好地應對各種資料型別和格式的挑戰，從而提高資料管理的效率和準確性。在實際應用中，SequoiaDB多模資料湖對於金融銀行業的價值也得到了充分地體現，根據實際案例資料顯示，使用SequoiaDB多模資料湖進行資料儲存和管理的金融銀行機構可以獲得以下顯著成效：

資料儲存和處理效率顯著提高。使用SequoiaDB多模資料湖的金融銀行機構可以將不同資料來源的資料整合到一個平臺上，實現資料的統一管理，避免資料孤島的問題。同時，SequoiaDB多模資料湖的高效資料處理和查詢能力可以加速資料分析和決策的速度，提高資料儲存和處理的效率。
資料分析和決策能力得到提升。透過SequoiaDB多模資料湖進行資料分析，金融銀行機構可以更加全面和準確地瞭解客戶需求、市場趨勢和行業動態，從而制定更科學、更合理的業務策略和決策。同時，SequoiaDB多模資料湖可以幫助金融銀行機構挖掘隱藏在海量資料背後的價值，提高資料分析和決策能力。
提高客戶滿意度和增強競爭力。使用SequoiaDB多模資料湖進行資料儲存和管理，金融銀行機構可以更加精準地瞭解客戶需求和行為，從而為客戶提供更優質的金融服務，提高客戶滿意度。同時，SequoiaDB多模資料湖還可以幫助金融銀行機構挖掘潛在的商業機會，提高競爭力。

此外，SequoiaDB多模資料湖還為金融機構提供了更好的AI訓練平臺底座。透過儲存和處理多種型別的資料，機構可以構建更加全面和精準的模型，提高模型的預測能力和精度。例如，在反欺詐領域，機構可以透過整合各種型別的資料，如交易資料、信用評級、社交媒體資料等，來構建更加準確的欺詐檢測模型。

總結

隨著資料量的不斷增長和人工智慧技術的不斷髮展，內容管理平臺將成為企業資料管理的重要組成部分。SequoiaDB多模資料湖能夠充分發揮其優勢，透過更加智慧化的資料處理方式，實現更加精細化的資料管理，進一步提升企業的競爭力和創新能力。未來，SequoiaDB多模資料湖將充分發揮其優勢，實現更加精細化地管理資料，提供更加智慧化的資料處理方式，進一步提升企業的競爭力和創新能力，從而更好地服務於客戶的需求，並推動其數字化轉型和升級，為行業注入新的活力和動力。