如今，人工智能已經取得了顯著成效。在商業范疇，人工智能已經擁有了三種具體的應用。

第一種是數字助理，例如微軟的Cortana（微軟小娜）。它會記錄用戶的行為和使用習慣，利用云計算、搜索引擎和“非結構化數據”分析，讀取和“學習”包括手機中的文本文件、電子郵件、圖片、視頻等數據，來理解用戶的語義和語境，從而實現人機交互。

第二種是智能應用程序，例如Commvault 提供的人工智能備份與恢復流程軟件。它通過采用機器學習算法將AI添加到Commvault平臺，通過分析用戶的操作，備份和還原創建的數據，來分析用戶使用模式與性能、重新確定優先級或修改操作以改善預期結果，確保數據以最佳方式運行。同時，Commvault機器學習算法和AI流程還有助于改善識別模式，實時監測平臺操作中發生的文件活動、變化率及異常活動，從而提醒用戶可能存在的潛在威脅或風險。

第三種是業務流程改進，也就是將物聯網與人工智能的機器學習相結合（AIoT）。具體來說，AIOT是指融合AI技術和物聯網技術，將物聯網產生和收集的海量數據存儲于云端和客戶端，再借助大數據分析以及更高形式的人工智能，形成智能化的應用場景和應用模式。服務實體經濟，為人類的生產活動和生活提供更好的服務，實現萬物數據化和互聯化。

在此大環境下，許多企業采用AI技術來降低運營成本、提高效率、增加收入，并改善客戶體驗。而當企業在使用AI產品或創建自定義AI項目時，其關鍵是確保所有相關數據都可以輸入。

當算法使用大型數據集時，可輸入的有用數據越多，人工智能和機器學習的工作效果和預測效果就越好。正如微軟Azure高級項目經理Karl Rautenstrauch在2018 Commvault GO大會上所說：“人工智能離不開數據，但是如果沒有有效的數據，這些算法什么都不是，反而會造成很糟糕的后果。通過利用Commvault Activate技術，可以幫助大家區分有效數據與無效數據，從而促進人工智能與機器學習的進步。” 因此，有效的數據是人工智能的核心。

借助Commvault Activate及其應用程序組合，客戶能夠輕松地為AI或ML應用程序找到最佳數據，并將其數據信息和分析結果與可執行的應用案例相結合。此外，通過利用其開放式動態索引功能 (Commvault 4D Index)，無論數據來源于何處，是何種類型，都可以采用人工智能學習方法來了解數據內容，挖掘數據價值和意義。

從GPU到專門為處理人工智能算法而構建的FPGA, 我們已經見證了算法的巨大改進。而就在過去的幾年里，運行學習歷程的時間從幾星期縮短到了幾天甚至幾個小時。人工智能發展雖日新月異，但數據依舊是一切算法的基礎與核心。所以大家不妨換種思考方式，就像Karl Rautenstrauch所建議的那樣：“從數據做起，更深入地了解人工智能，然后付諸實踐。”