推动人工智能与大数据增长的隐秘悖论
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内容提要
杰文斯悖论指资源使用效率提高时，资源消耗反而增加。随着AI技术的进步，企业对数据的需求和价值不断上升。现代数据解决方案使长期数据保留变得经济可行，企业可利用这些数据训练AI模型，增强竞争力。旧的数据处理方式导致浪费，而新方法强调保留高质量数据以支持AI发展。
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关键要点
- 杰文斯悖论指资源使用效率提高时，资源消耗反而增加。
- 随着AI技术的进步，企业对数据的需求和价值不断上升。
- 现代数据解决方案使长期数据保留变得经济可行，企业可利用这些数据训练AI模型。
- 旧的数据处理方式导致数据浪费，新方法强调保留高质量数据以支持AI发展。
- 杰文斯悖论适用于AI和数据，效率提高会导致AI工具的消费增加。
- AI模型需要大量数据进行训练，旧的数据处理方式导致数据难以访问和利用。
- 旧范式下，企业倾向于快速存储数据，导致数据质量低和不完整。
- 新范式要求高维度和高基数的数据，以支持AI模型的有效训练。
- 数据必须按需可用，避免传统存储方式导致的数据重hydration成本高昂。
- 现代数据解决方案应具备成本效益，以支持高维度和高基数数据的存储和分析。
- CDN日志数据的价值随着现代解决方案的出现而显著提高，成为企业竞争优势。
- 高质量数据对构建AI模型至关重要，许多企业面临数据质量差的问题。
- 企业必须重新思考数据处理方式，采用现代数据解决方案以实现长期数据保留。
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