2 Das Rückgrat jedes Speichersystems ist seine Metadatenbank – der Hauptkatalog aller gespeicherten Daten. Da Speicheranforderungen heute häufig Hunderte Petabytes und mehr erreichen, war die Fähigkeit, riesige Mengen unstrukturierter Daten effizient zu verwalten und schnell darauf zuzugreifen, nie wichtiger. Mit wachsenden und zunehmend isolierten Datenmengen fällt es Unternehmen immer schwerer, diese Informationen effizient zu indexieren, abzurufen und zu verwalten. Die leistungsstarke Integration von Scality RING und MetadataHub von GRAU DATA (auf Englisch) bietet eine optimale Lösung für die Verwaltung großer Mengen unstrukturierter Daten und erleichtert deren Nutzung für das Training von KI-Modellen. Konkret verändert MetadataHub den Zugriff auf und die Verwaltung von unstrukturierten Daten, indem es sowohl Inhalt als auch Kontext erfasst. Es ermöglicht schnelleren Datenzugriff, verbessert die Transparenz und erschließt KI-fähige Workflows – so wird die Verwaltung unstrukturierter Daten zugänglicher und praxistauglicher. Redefining Scale Erfahren Sie in unserem neuen Leitfaden, wie Scality RING Metadaten auf einzigartige Weise im großen Maßstab verwaltet: Redefining Scale: Warum KI- und Cloud-Daten der nächsten Generation multidimensionale Skalierung erfordern PDF HERUNTERLADEN Was ist MetadataHub von GRAU DATA? MetadataHub macht die Verwaltung von Metadaten einfach. Die leistungsstarke Plattform extrahiert und organisiert Metadaten – einschließlich eingebetteter Metadaten – aus einer Vielzahl von Dateitypen, wie sie in datenintensiven Branchen wie Forschung, Life Sciences und Satellitenanwendungen vorkommen. Sie unterstützt Hunderte Dateiformate und wird durch KI-gestützte Erkennung für Bild-, Audio- und Textdateien ergänzt – das automatisiert Workflows und verbessert Datenpipelines für schnellere, hochwertigere Daten. MetadataHub baut auf der leistungsstarken, erweiterbaren Metadatenfunktionalität von RING auf, mit der Nutzer Daten anhand umfangreicher Inhalts- und Kontextattribute schnell suchen und abrufen können – für ein deutlich tieferes und detaillierteres Verständnis der Daten. Damit ist MetadataHub unverzichtbar für Organisationen, die auf datengetriebene Entscheidungen setzen und einen effizienten Umgang mit komplexen Datensätzen benötigen. METADATAHUB: So funktioniert es 1. Silos aufbrechen und Modelle schneller entwickeln – mit optimiertem Datenabruf und systemübergreifender Transparenz MetadataHub beschleunigt den Datenabruf, vor allem in Umgebungen wie Pipelines für maschinelles Lernen (ML). Hier müssen Unternehmen riesige Datensätze anhand bestimmter Parameter zusammenstellen, um Modelle zu trainieren und zu testen. MetadataHub indexiert die auf Scality RING gespeicherten Daten, sodass Nutzer Datensätze effizient abfragen können. Durch die schnellere Datenextraktion verkürzt MetadataHub die Zeit für die Datenaufbereitung und ermöglicht eine schnellere Entwicklung und Bereitstellung von Modellen in ML-Workflows. Neben Scality RING indexiert MetadataHub auch Daten aus anderen Speichersystemen, darunter Cloud-Umgebungen und NAS-Systeme. Diese systemübergreifende Indexierung bricht Datensilos auf und bietet eine einheitliche Sicht auf die Daten eines Unternehmens – das erleichtert das Suchen, Organisieren und Verwalten von Daten über verschiedene Repositorys hinweg. Diese ganzheitliche Sicht ist für Organisationen mit Hybrid-Cloud-Umgebungen entscheidend. 2. Speicherkosten um bis zu 30 % senken – mit effizienter Datenarchivierung und Richtlinienverwaltung Das Management des Datenlebenszyklus ist zentral für moderne Data Governance. Mit MetadataHub können Unternehmen automatisierte Archivierungsrichtlinien auf Basis von Inhalt und Kontext festlegen und so ein intelligenteres, präziseres Datenmanagement erreichen. Da MetadataHub den gesamten Inhalt und Kontext erfasst, wird es zum Stellvertreter für die Datei selbst und liefert tiefe Einblicke in die Daten. Auf dieser Grundlage können die meisten Daten – nicht nur Daten mit niedrigerer Priorität oder seltenem Zugriff – früher von teurem Speicher mit niedriger Latenz auf eine kostengünstige RING-Ebene verschoben werden, ohne die Performance zu beeinträchtigen. Dieser inhaltsbewusste Workflow nutzt Speicherressourcen weitaus effektiver als herkömmliche Tiering- und Archivierungsmethoden und senkt die Speicherkosten um bis zu 30 %. MetadataHub lässt sich in bestehende Lösungen für das Management unstrukturierter Daten integrieren und verbessert Tiering- und Archivierungsstrategien, indem es die Archivierung auf Basis detaillierter Inhaltsattribute automatisiert. 3. Daten systemübergreifend effizient identifizieren, verwalten und teilen, um Compliance sicherzustellen MetadataHub hilft Unternehmen, Governance-Anforderungen zu erfüllen, indem es sicherstellt, dass Daten gemäß etablierten Verfahren verwaltet und geteilt werden, etwa nach den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Durch die Katalogisierung und Organisation von Inhalt und Kontext stellt MetadataHub sicher, dass Unternehmen Daten effizient auffinden und steuern sowie die nötigen Schutzmaßnahmen und Kontrollen anwenden können – je nachdem, wie die Daten verwaltet und geteilt werden sollen. Muss ein Unternehmen beispielsweise die Einhaltung interner Governance-Regeln oder von Verfahren zur Datenweitergabe nach FAIR sicherstellen, kann MetadataHub helfen, Daten zu identifizieren, die über Scality RING und andere Speichersysteme hinweg effektiver kuratiert oder verwaltet werden müssen. 4. Inhalt und Kontext aus unstrukturierten Daten erfassen, um Workflows für Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu ermöglichen Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Ansatz, der die Qualität generierter Ergebnisse verbessert, indem relevante Informationen aus großen Datensätzen abgerufen werden. Da MetadataHub Inhalt und Kontext aus unstrukturierten Daten erfasst, ist es ein idealer Wegbereiter für RAG-Workflows. Indem MetadataHub riesige Datenmengen indexiert und leicht abrufbar macht, stellt es sicher, dass KI-Modelle während der Generierung die relevantesten und genauesten Informationen heranziehen können – das verbessert Präzision und Qualität KI-generierter Inhalte. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich für Anwendungen, die stark kontextbezogene Antworten erfordern, etwa Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und generative KI. 5. Die Qualität des KI/ML-Modelltrainings durch automatisierte Datenbeschriftung verbessern MetadataHub reduziert den manuellen Aufwand für die Beschriftung unstrukturierter Daten erheblich, indem es Daten automatisch anhand von Inhalt und Kontext taggt. Diese Fähigkeit ist entscheidend für RAG und maschinelles Lernen, wo beschriftete Daten für das Training genauer Modelle unerlässlich sind. Durch die automatisierte Extraktion und Harmonisierung von Metadaten stellt MetadataHub sicher, dass KI-Modelle mit saubereren, relevanteren Datensätzen arbeiten – für bessere Vorhersagen und Ergebnisse. Darüber hinaus unterstützt MetadataHub die Herkunftsnachweise und Transparenz von Daten und stellt sicher, dass Ursprung, Bewegung und Transformation der Daten über ihren gesamten Lebenszyklus gut dokumentiert sind. Das ist entscheidend für Vertrauen und Governance in KI-Modellen, insbesondere in regulierten Branchen. Erschließen Sie das Potenzial Ihrer Daten mit MetadataHub und Scality RING MetadataHub von GRAU DATA erweitert die ohnehin leistungsstarken Fähigkeiten von Scality RING und bietet Unternehmen eine umfassende Lösung für das Indexieren, Abrufen und Verwalten großer Datensätze. Ob bei der Optimierung von ML-Workflows, der Verbesserung der Datentransparenz über Speichersysteme hinweg, der Optimierung der Datenarchivierung oder der Einhaltung von Governance-Vorgaben – MetadataHub hilft Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Durch die Integration von MetadataHub mit Scality RING können Unternehmen ihre Daten in ein strategisches Kapital verwandeln – für mehr Effizienz, geringere Kosten und sichere Compliance in einer zunehmend komplexen Datenlandschaft. 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