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数据资产
地图。

智能体与 AI 成果的优劣,取决于其背后的数据。首先要了解自己拥有什么。

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您的企业数据已经存在。面临的挑战在于了解您拥有什么、它存放在哪里、谁拥有它,以及它是否已为 AI 做好准备。

NetApp 的数据发现和元数据服务可跨 NetApp 和受支持的非 NetApp 存储创建数据资产的当前视图,而无需您首先整合数据。使用它来发现、理解和准备您的应用程序和 AI 代理所需的数据。

所有 NetApp 客户均可免费使用。

挑战:您的人工智能代理无法使用它们无法找到或理解的数据。

企业人工智能团队将多达 70% 的时间花在数据准备和管道管理上。[1]这是项目在交付真正价值之前停滞不前的主要原因。

企业数据分散在环境、共享、文件和对象存储中。在团队将其用于 AI 之前,他们需要回答一些基本问题:我们有什么?它在哪里?谁拥有它?它是最新的吗?谁可以访问它?

NetApp 为您提供该视图,而无需移动或复制基础数据。

数据管理是人工智能采用的头号障碍。[2]

您将获得:了解您的数据是什么,而不仅仅是它存放在哪里。

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跨受支持的 NetApp 和非 NetApp 存储发现文件和对象。在不移动底层数据的情况下,查看数据的驻留位置、所有者、使用年限以及访问方式。

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显示冗余、过时和冷数据、所有权差距、访问模式以及可能过度曝光的内容。为团队提供资产的优先级视图,而不是强迫他们逐个环境调查存储环境。

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在构建管道、管理数据集或消耗昂贵的 GPU 之前,为数据和 AI 团队提供可用企业数据的当前视图。随着底层资产的变化,目录会保持最新状态。

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脚注

  1. 资料来源:Forrester Consulting ,“New Forrester Research Reveals Data Teams Spend 70% of Their Time on Prep & Plumbing of External Data”,代表 Crux 进行的一项委托思想领导力研究,2023年1月。
  2. 资料来源:Fivetran,“Fivetran AI &数据就绪性研究报告”,2025年5月(引用数据集成作为技术领导者的首要障碍);另见Gartner,“Gartner预测,到2025年底,30%的生成式AI项目将在概念验证后被放弃”,2024年7月(预测高项目失败率与数据质量不佳直接相关)。

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