11.02.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект

До недавнего времени большинство предприятий рассматривали данные реального времени как нечто, к чему обращаются только в случае крайней необходимости. Они находились на периферии корпоративной архитектуры. Однако ситуация изменилась: данные и аналитика реального времени стали ключевой темой усилий по модернизации предприятий и анонсов инфраструктуры данных, сообщает портал BigDataWire. В прошлом году Confluent и Databricks объединили усилия, чтобы преодолеть разрыв в данных для искусственного интеллекта. Партнерство построено вокруг уровня данных в движении для конвейеров ИИ. Snowflake и Ataccama сотрудничают в области обеспечения доверия к данным реального времени для корпоративного ИИ. Данные реального времени также являются ключевой темой в научной ИИ-сфере. Исследователи теперь в значительной степени склоняются к анализу данных по мере их поступления вместо анализа пакетных данных позже. В условиях резкого роста объемов данных Брукхейвенская национальная лаборатория внедрила ИИ в физические конвейеры. Берклиевская лаборатория связала детекторы с суперкомпьютерами для анализа данных ядерной физики в реальном времени. Как в корпоративном секторе, так и в науке общая нить одна и та же. Данные все чаще используются в момент принятия решений, независимо от того, принимаются ли эти решения людьми, программным обеспечением или системами ИИ. Почему использование реального времени перешло из разряда крайних случаев в разряд стандартных? Чтобы лучше понять этот сдвиг, давайте ... читать далее.