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人工智能是大数据的核心，但对很多人来说，这似乎是本末倒置。虽然这项技术已经投入使用，但支持所有这些技术的基础设施似乎值得怀疑。对于使用这些数据的公司来说，最大的障碍之一是减少往返云端的流量瓶颈，因为所有这些信息都是通过各种平台访问的。虽然临时存储是必须的，但企业甚至小型企业仍然非常需要硬件存储解决方案，包括 SD 卡、外部硬盘和闪存驱动器。物理存储可以缓解瓶颈的原因有两个。首先，云端存档的信息较少，因为只能从物理存储中访问这些信息。其次，那些拥有高度安全信息的人无法将其备份到云端，这意味着流量再次减少。


可行的存储对于未来的数据分析至关重要
对于科技巨头和企业而言，大数据略显沉寂的一个最大原因在于，没有地方存储所有这些信息。此外，这些信息需要可访问才能发挥作用。在 贝宁电话号码数据 线和离线存储成本已大幅下降，这使得使用收集到的所有数据变得更加经济实惠和合理。现在，对于企业来说，对消费者过去的行为模式进行分析是一项简单的工作，这使得大数据分析的实施变得至关重要。存储对人工智能也很重要，因为除非有大量数据可供处理，否则人工智能是无用的。没有人工智能的大数据只是一堆信息，没有数据的人工智能是一项无用的投资。两者的核心都是足够的存储空间。对于组织而言，使用当前的大数据和历史信息为他们提供了下一步行动的实时游戏计划，因为他们拥有正确的信息。虽然有些信息需要云存储，但仍然存在一个非常可行的物理存储市场，而且似乎正在增长。