隨着數字化時代的到來，數據已經成爲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多模數據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數據管理和AI的推動作用。
隨着數字化時代的到來，數據已經成爲企業的重要資產之一。然而，隨着數據規模和多樣性的不斷增加，傳統的數據處理方法已經無法滿足企業的需求，尤其是在大數據和人工智能技術的快速發展下，需要更加高效的數據處理方式。爲此，構建高效的內容管理平臺變得至關重要。多模數據湖技術則成爲了一種存儲、管理和處理多維數據的解決方案，也被廣泛應用於金融行業，以支持更加高效的數據管理和AI應用。本文將重點介紹SequoiaDB多模數據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數據管理和AI的推動作用。
AI時代，如何打破非結構化數據管理的難題
互聯網金融、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，各種不同類型的數據，例如交易數據、客戶數據、信用評估數據等，通常以不同的數據類型存儲在不同的系統中。其中，非結構化數據的數量和質量不斷增加。
不同於傳統結構化數據，非結構化數據通常指那些無法通過傳統方式直接存儲、管理和分析的數據，如文本、圖像、音頻、視頻等。據 IDC 預測，2018 年到 2025 年之間，全球產生的數據量將會從 33 ZB 增長到 175 ZB， 複合增長率達到 27%，其中超過 80% 的數據都會是處理難度較大的非結構化數據。預計到 2030年全球數據總量將達到 35,000EB。
圖片來源: IDC, 2022
隨着新一代技術發展，如將AI關鍵技術機器學習、深度學習、NLP自然語言處理與大數據技術深度融合，實現了數據的持續迭代的全生命週期管理，使海量非結構化數據開始展現出巨大的潛力，爲各行各業的決策提供了更爲準確的基礎。這意味着，非結構化數據在新AI時代，正迅速成爲各行業重要的數據資產之一，有效利用蘊含豐富信息的非結構化數據將給企業帶來更多的價值體現。
然而，非結構化數據因其不規則、異構的特點導致了數據的獲取、管理上的困難，給數據治理帶來了極大的挑戰。IDC調研顯示，在已經保存下來的非結構化數據中，在2020年，僅有20%的數據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%。這一數據表明，企業內部非結構化數據從採集清洗治理到存儲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數據和結構化數據進行整合和分析，以便更好地理解和利用數據。在這種情況下，內容管理平臺應運而生。
內容管理平臺作爲一種戰略和方法幫助企業獲取、管理、存儲、保護、利用與企業組織流程相關的數據，不斷探索如何更加高效地管理和利用企業的非結構化數據，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，有效地釋放數據隱藏的巨大的價值。
數據湖+AI，構建全面數據治理解決方案
爲了充分利用數據的價值，內容管理平臺需要集成多種數據來源和數據類型，包括結構化數據和非結構化數據，從而爲企業提供全面的數據治理和數據分析解決方案。傳統的內容管理平臺通常需要處理大量的冗餘數據，這些數據可能來自多個不同的系統和來源，數據類型和格式也各不相同。數據分析和機器學習需要經過多個步驟和複雜的數據預處理，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 多模數據湖所構建的內容管理平臺，利用原生分佈式多模數據存儲引擎統一存儲管理非結構化內容數據與結構化業務元數據信息，將不同數據類型和格式的數據存儲在一個統一的數據湖中，避免了數據冗餘和數據格式轉換的問題。此外，更支持PB級數據存儲容量按需橫向擴展與全量數據統一生命週期管理，提供高併發、毫秒級數據訪問性能，不僅包括數據的存儲和處理能力，還包括了對於多種數據格式的支持，實現快速且有效地分析數據，將數據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數據分析和機器學習的結果，更快地獲取有價值的信息和洞見，提高企業決策的準確性和效率。
（SequoiaDB多模數據湖示意圖）
SequoiaDB多模數據湖能力能將數據彙集在一起，爲各行各業提供全面而準確的數據支持，其所具備實時的數據查詢和處理能力，能夠迅速地響應用戶的需求，提供實時的數據支持，並且極大地降低了成本，這種高效的數據處理能力爲AI提供了更加準確和完整的數據，從而進一步提高了AI的精度和效率。
目前，SequoiaDB多模數據湖已成爲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數據湖，通過AI技術的輔助，滿足數據管理的需求。例如，在風險管理領域，金融機構可以將不同來源的數據進行整合和管理，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多模數據湖來整合客戶的個人信息、歷史交易記錄、社交媒體數據等多種數據，從而爲客戶提供更加個性化的服務。
SequoiaDB多模數據湖在金融銀行業的應用實踐
針對金融銀行業面臨着亟需解決高效數據存儲和處理性能問題，巨杉數據庫的多模數據湖技術，通過原生分佈式數據庫架構支持存儲容量水平彈性擴展，結合微服務化的內容管理體系，提供非結構化數據標準服務接口、元數據管理、內容數據管理、標籤檢索管理以及數據生命週期治理等功能，有效地解決了以下三大內容，一是非結構化數據處理效率低下，大文件訪問速度緩慢；二是架構不支持靈活橫向擴容，數據存儲容量達到瓶頸；三是缺乏容災、高可用能力，並且搭建統一完備的容災系統，確保業務數據的高可用安全與業務系統的持續穩定運行。
（SequoiaDB多模數據湖示意圖）
通過SequoiaDB多模數據湖的集成和管理，金融銀行業能夠更好地應對各種數據類型和格式的挑戰，從而提高數據管理的效率和準確性。在實際應用中，SequoiaDB多模數據湖對於金融銀行業的價值也得到了充分地體現，根據實際案例數據顯示，使用SequoiaDB多模數據湖進行數據存儲和管理的金融銀行機構可以獲得以下顯著成效：
數據存儲和處理效率顯著提高。使用SequoiaDB多模數據湖的金融銀行機構可以將不同數據源的數據集成到一個平臺上，實現數據的統一管理，避免數據孤島的問題。同時，SequoiaDB多模數據湖的高效數據處理和查詢能力可以加速數據分析和決策的速度，提高數據存儲和處理的效率。
數據分析和決策能力得到提升。通過SequoiaDB多模數據湖進行數據分析，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多模數據湖可以幫助金融銀行機構挖掘隱藏在海量數據背後的價值，提高數據分析和決策能力。
提高客戶滿意度和增強競爭力。使用SequoiaDB多模數據湖進行數據存儲和管理，金融銀行機構可以更加精準地瞭解客戶需求和行爲，從而爲客戶提供更優質的金融服務，提高客戶滿意度。同時，SequoiaDB多模數據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多模數據湖還爲金融機構提供了更好的AI訓練平臺底座。通過存儲和處理多種類型的數據，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，機構可以通過整合各種類型的數據，如交易數據、信用評級、社交媒體數據等，來構建更加準確的欺詐檢測模型。
總結
隨着數據量的不斷增長和人工智能技術的不斷髮展，內容管理平臺將成爲企業數據管理的重要組成部分。SequoiaDB多模數據湖能夠充分發揮其優勢，通過更加智能化的數據處理方式，實現更加精細化的數據管理，進一步提升企業的競爭力和創新能力。未來，SequoiaDB多模數據湖將充分發揮其優勢，實現更加精細化地管理數據，提供更加智能化的數據處理方式，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，爲行業注入新的活力和動力。