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2645%20MetadataHub%20The%20Key%20to%20ExpandingTape%27s%20Use%20in%20AI-Driven%20Architectures.pdf

上传人: 一*** 编号:653109 2025-05-01 33页 9.60MB

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本文主要介绍了MetadataHub如何通过提取内容和上下文信息来解锁非结构化数据的价值,使数据变得AI就绪,并降低存储成本。主要内容包括: 1. 大多数组织只利用了其数据潜力的10%,而MetadataHub可以帮助组织充分利用其数据。 2. MetadataHub通过自动捕获内容和上下文信息,将非结构化数据转化为AI就绪、上下文丰富的数据,确保分析工具和AI模型能够提供精确、准确的结果。 3. MetadataHub使存储系统变得“内容感知”,基于内容的真实价值进行自动分层和数据移动,从而降低成本,同时提高可访问性。 4. 通过MetadataHub,组织可以获得其数据景观的完整视图,更容易地管理、搜索和优化数据。 5. 客户案例包括ZUSE柏林研究所如何使用MetadataHub在生物医学研究中提取AI驱动的元数据,以及马克斯·普朗克研究所如何在其射电天文学项目中使用MetadataHub。 6. MetadataHub通过提取内容和上下文信息,使数据变得AI就绪,并降低存储成本,从而提高数据质量,加速AI驱动的洞察。
如何利用元数据解锁数据潜力? 如何通过元数据优化存储成本? 如何使数据对AI模型更友好?
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