Las 5 principales historias de datos de 2023: el juego de Microsoft en la guerra de la nube, la adquisición de Databricks y más

2023 fue el año de la IA productiva. Sin embargo, a medida que cada empresa avanza para fortalecer su estrategia de IA, también se ha dado cuenta del valor de los datos limpios y de alta calidad, volviendo a la necesidad de una infraestructura sólida en la combinación. Desde Snowflake hasta Microsoft, los proveedores de ecosistemas de datos están aprovechando esta oportunidad y se están moviendo, a veces adquiriendo jugadores de renombre, para ofrecer a sus clientes la extracción de sus datos para diversas aplicaciones de IA, así como capacidades de IA que incluirán diferentes en sus productos.

Estas son las 5 principales historias de datos de 2023 de VentureBeat

1. La jugada de Microsoft para vencer a Amazon y Google en la guerra de la nube

En mayo, Microsoft anunció Fabric, una plataforma de análisis de extremo a extremo que incluye todos los datos y herramientas de análisis que las organizaciones necesitan, incluidos Azure Synapse Analytics y Power BI, en un solo producto unificado. Hablamos con analistas para comprender qué es única esta oferta, cuyo objetivo es desbloquear el potencial de los datos y sentar las bases para la IA, y qué podría ayudar a Microsoft a vencer a Amazon y a otros proveedores de la nube como Google, «dejarlos». Al menos cuando se trata de dar servicio a grandes empresas corporativas.

«Con todas estas capacidades reunidas, Microsoft definitivamente tiene una ligera ventaja sobre otros hiperescaladores en este momento», dijo a VentureBeat Noel Yuhanna, analista de Forrester.

2. El auge de la base de datos vectorial, un nuevo tipo de base de datos para la era de la IA

Si bien la IA productiva es un tema de conversación para todas las empresas, Charles Xie, director ejecutivo y fundador de Zilliz, analizó el auge de las bases de datos vectoriales, una nueva categoría de gestión de bases de datos y un cambio de paradigma para aprovechar volúmenes masivos de datos no estructurados. No se utilizan en tiendas de segunda mano. Las bases de datos vectoriales proporcionan un nuevo nivel de capacidad alucinante para explorar específicamente datos no estructurados, pero también pueden manejar datos semiestructurados e incluso estructurados. Xie también habló sobre cómo las empresas deberían abordar las bases de datos vectoriales para abordar sus respectivos casos de uso.

3. Databricks adquiere MosaicML por 1.300 millones de dólares

Databricks fue noticia antes de su reunión anual en junio cuando anunció la compra de la empresa de inteligencia artificial MosaicML por 1.300 millones de dólares. La idea era reunir a todo el equipo de MosaicML y los modelos de IA bajo su paraguas, proporcionando a las empresas una plataforma unificada donde puedan gestionar los activos de datos y utilizarlos para crear aplicaciones de IA productivas y seguras.

«Todas las organizaciones deberían poder aprovechar la revolución de la IA y obtener más control sobre cómo se utilizan sus datos. Databricks y MosaicML tienen una oportunidad única de democratizar la IA y hacer del lago el mejor lugar para construir IA y LLM». productividad», dijo Ali Ghodsi, cofundador y director ejecutivo de Databricks.

4. Socios de Salesforce para bases de datos más sólidas

En el último año, Salesforce de gestión de relaciones con el cliente (CRM) ha fortalecido su estrategia de IA con varias mejoras de productos. Para respaldar estas iniciativas, en septiembre, la compañía dirigida por Marc Benioff anunció que su Data Cloud, que recopila información de diversas fuentes para alojar perfiles integrados de clientes en tiempo real, admitirá el intercambio bidireccional de datos y el acceso al data lakehouse de Databricks. plataforma y nube de datos Snowflake.

La medida permite a los clientes empresariales conjuntos enriquecer sus conjuntos de datos y potenciar más casos de uso, incluida la creación e implementación de modelos más inteligentes que se dirigen a diferentes problemas críticos para el negocio.

5. Documentación de Snowflake AI para la exploración de datos no estructurados

Snowflake causó sensación en junio con el lanzamiento de Document AI, una nueva herramienta de modelado de lenguaje (LLM) a gran escala que permite a las empresas extraer valor rápidamente de su carga de documentos no estructurados (piense en facturas en PDF). La medida marcó un gran avance para la empresa, que comenzó centrándose en datos estructurados, al brindar a los equipos una manera fácil de movilizar información útil no estructurada que a menudo se encuentra dispersa en silos.

«Estamos marcando el comienzo de una nueva era de datos para los clientes, aprovechando la IA y rompiendo silos que antes estaban limitados por formato, ubicación y más para revolucionar la forma en que las organizaciones administran sus datos y entienden con Data Cloud», dijo Christian, vicepresidente senior de producto de Snowflake. Kleinerman. .