自ChatGPT問世，全球激起企業對AI技術的追逐，然而，AI技術的成敗關鍵將在於「資料治理」。發展AI的過程，須透過大量的資料幫助AI學習，資料量急速暴增，預估到2024年，全球資料量將高達149ZB。對於企業與開發人員，如何在海量資料中找到治理的道路實屬不易，面對智慧化的高速發展，資料治理將成為全球共同課題。
資料急速成長為全球產業帶來三大挑戰，包含傳統儲存配置效益不彰、資料儲存系統面臨限制，以及資料運用急速消耗有限能源。
挑戰一、傳統儲存配置效益不彰：傳統基礎架構的儲存配置須經過大量手動且耗時的程序，不僅成本高，風險也高，配置過多會產生不必要的費用，配置過少則可能很快就耗盡容量，成為開發人員的共同難題。
挑戰二、資料儲存系統面臨限制：近年急速攀升的非結構化資料，保存時常面臨規模限制與大量人工維護，且多數資料儲存所使用的傳統硬碟不僅占用資料中心大量空間，更產生高昂耗電量與整體成本。
挑戰三、資料運用急速消耗有限能源：資料中心AI模型訓練產生的能源消耗，約是普通雲端負載的三倍。因此，如何在治理資料、發展AI的同時達成能源友善，將是企業急迫面臨的挑戰。
對現代化的企業而言，效能不再是唯一追求，靈活性才是順應環境變動的突破點。為解決資料治理上人為操作的諸多不準確性，「資料與儲存自動化」已成為企業嶄新選擇，幫助整合資源、搬遷資料、減去繁瑣流程，同時還能減少人為偏誤、優化人力配置。自動化是解決管理複雜性的第一步，基礎架構即程式碼讓開發和營運團隊自動化管理、監控及配置資源，無須手動設定硬體和作業系統組態，開發人員可透過自助方式挑選政策導向方案，讓基礎架構自行擴充和調整，輕鬆滿足業務需求。
隨著資料運用擴展至混合雲，自動化帶來的彈性將成為發展關鍵。過往為支援客戶要求的全新資料服務，開發人員在採用平台即服務時，往往缺乏營運專長來一致性管理多種服務。現代化的資料庫即服務解決方案將可有效解決，透過單一API呼叫，企業便能使用任何雲端上的資料服務。
唯有擁抱資料與儲存自動化，開發人員才能滿足當今企業要求的創新速度，並減輕作業負擔、成本與風險。現代化的基礎架構不僅能幫助實現技術優化，更能建構一個永續的資料環境，衷心期盼台灣能持續迎向資料智慧化，在瞬息萬變的全球市場中穩固船舵、全速前進！
＜本文作者：何與暉現為Pure Storage大中華區技術總監＞