AI数据中心专为支撑高负载工作而建，但再强大的GPU和加速器，也只有在对的数据触手可及时才能发挥价值。这些数据需要可用、经过加工、完成索引并受到治理。当信息散落在各自为政的数据孤岛中时，AI部署往往难以达成目标。
快速访问固然重要，但仅有速度并不够。数据还需要上下文，也需要一条通往工作负载的路径。
内容要点
只有当模型和应用能够访问标注清晰、完成索引、可搜索且受到治理的数据时，AI工厂才能真正加速各类工作负载。
企业数据可能分散在本地系统、云环境和SaaS平台中。戴尔AI数据平台在可行时支持原地查询，在必要时进行高效的数据迁移，帮助团队减少不必要的副本，让数据始终可供AI工作负载使用。
专用数据引擎帮助团队查询、处理、搜索、索引和丰富结构化与非结构化数据，服务于检索增强生成（RAG）、分析以及其他AI工作负载。
安全与网络韧性能力有助于在AI工作流的各个环节保护数据。
更快的存储并不是解决数据碎片化的有效方案。它能缓解I/O瓶颈，却无法解决数据准备、发现和治理的问题。
借助存储在AI优化存储之上、标注清晰且完成索引的数据，戴尔AI数据平台能够在AI模型和应用最需要的时候提供相关上下文，同时确保强有力的访问控制和加密，并通过实时威胁检测保障敏感数据的安全。
AI工厂需要重新思考数据吗？
当数据难以获取、标注质量差，或被多重访问层级隔离在孤岛中时，RAG和智能体AI的能力都会受到限制。戴尔AI数据平台提供开放、模块化的基础，帮助企业数据准备好被检索，并将其输送给跨本地、云和边缘环境的AI工作负载。
戴尔AI数据平台可处理来自不同部署环境（无论是本地、云端还是边缘）中各类数据源的数据，借助其数据引擎摄取原始数据，并对数据进行处理和丰富。在适当情况下，联邦访问帮助团队原地查询数据，减少不必要的迁移。编排则把这些环节串联起来，覆盖训练、微调、检索、推理和智能体工作流。
戴尔AI数据平台如何让数据达到AI就绪状态？
戴尔AI数据平台围绕四个关键数据引擎构建，每个引擎都在把原始的结构化和非结构化数据转化为AI可用数据的过程中发挥重要作用。
戴尔数据分析引擎由Starburst提供支持，可使用SQL高效查询大型和分布式数据集。它帮助团队在数据所在之处进行分析，减少不必要的数据迁移。
戴尔数据处理引擎可以摄取数据，并对其进行丰富、过滤和转换，供其他数据引擎使用。
戴尔数据搜索引擎由Elasticsearch提供支持，可对结构化和非结构化数据执行全文、向量和混合搜索。当源数据发生变化时，编排好的流水线可以更新索引，让应用获取最新上下文，而不必依赖过时的副本。
戴尔数据编排引擎负责协调音频、文本、文档、3D数据和视频等多模态工作流。它帮助自动化数据的发现、丰富、标注、准备和刷新，同时在需要时保留人工监督。
为什么随着AI工厂规模扩大，编排变得越来越重要？
快速存储依然是基础，但仅靠带宽无法解决数据孤立、标注不佳或碎片化的问题。随着AI工厂规模扩大，整条流水线必须把存储、数据准备、搜索、治理和工作负载连接起来。
在训练场景中，它有助于准备组织有序的数据集。在RAG场景中，它让企业知识保持可搜索且及时更新。在智能体AI场景中，它连接受治理的数据源和工作流，让应用能够基于相关上下文进行推理。NVIDIA加速的数据处理有助于在工作负载扩展时减少瓶颈。
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Q&A
Q1：戴尔AI数据平台是什么？
A：戴尔AI数据平台是一个开放、模块化的基础平台，用于帮助企业把数据准备好供检索使用，并将其输送给跨本地、云和边缘环境的AI工作负载。它围绕四个关键数据引擎构建，分别负责分析、处理、搜索和编排，让模型和应用在最需要时获得相关上下文。
Q2：为什么光有快速存储解决不了AI数据问题？
A：快速存储能缓解I/O瓶颈，但无法解决数据准备、发现和治理的问题。如果数据难以获取、标注质量差，或被多重访问层级隔离在孤岛中，RAG和智能体AI的能力就会受限。因此除了速度，数据还需要上下文和通往工作负载的路径。
Q3：戴尔AI数据平台的四个数据引擎分别做什么？
A：戴尔数据分析引擎由Starburst支持，可用SQL查询大型分布式数据集；戴尔数据处理引擎负责摄取、丰富、过滤和转换数据；戴尔数据搜索引擎由Elasticsearch支持，提供全文、向量和混合搜索；戴尔数据编排引擎协调音频、文本、文档、3D数据和视频等多模态工作流。
