تعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي ببيانات تشغيلية فورية، وإمكانات البحث المتجهي، وسياق مؤسسي موحَّد في بنية مفتوحة وقابلة للتوسع.
التحديات
يعتمد العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي على محتوى ثابت أو مسارات بيانات متأخرة أو أنظمة معزولة. لكن حالات الاستخدام الأعلى قيمة تعتمد على بيانات تشغيلية تتغير باستمرار، مثل المعاملات وتفاعلات العملاء والأحداث وإشارات التطبيقات. وعندما يصعب الوصول إلى البيانات أو يتأخر تفعيلها، يظل الذكاء الاصطناعي حبيس مرحلة التجارب بدلًا من دعم القرارات والإجراءات في بيئات العمل الفعلية.
الحل
يساعد watsonx.data المؤسسات على تحويل البيانات التشغيلية إلى سياق جاهز للذكاء الاصطناعي من خلال تنسيقات بيانات مفتوحة، ومحركات مصممة لأغراض محددة، وإمكانية وصول ذكية إلى البيانات عبر منظومة البيانات المؤسسية. وبالنسبة إلى أعباء العمل في الوقت الفعلي، يمكن أن يشمل ذلك Astra DB، وهو محرك NoSQL قائم على Cassandra، مصمم لتوفير عمليات قراءة وكتابة عالية الإنتاجية وزمن استجابة منخفض وتوافر دائم، ويتم تقديمه كخدمة سحابية مُدارة بالكامل على AWS وGoogle Cloud وAzure عبر أكثر من 30 منطقة.
تقليل الأعباء التشغيلية من خلال منصة مُدارة بالكامل وعلى مستوى المؤسسات لأعباء عمل NoSQL. التخلص من قدر كبير من تعقيدات إدارة المجموعات وتثبيت التحديثات وضبط الأداء؛ ليتفرغ فريقك لتطوير التطبيقات وتشغيلها بدلًا من الحفاظ على البنية التحتية. تقليل التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) بفضل أدوات الإدارة المركزية والأتمتة والاستغلال الأكثر كفاءة للموارد.
إنشاء تطبيقات الوقت الفعلي وتوسيع نطاقها بسرعة باستخدام واجهات برمجة تطبيقات (APIs) مألوفة ونماذج بيانات مرنة وبنية تحتية مُدارة. دعم أعباء العمل عالية الإنتاجية بزمن استجابة منخفض وقابلية توسع مرنة وتوافر عالمي عبر مختلف السحابات والمناطق، ما يمكِّن الفِرق من الانتقال بسرعة وثقة من النشر إلى بيئات الإنتاج.
جمع البيانات التشغيلية والتحليلية والمتجهية في بنية مصممة لكل غرض، تدعم النتائج الفورية وحالات الاستخدام الجاهزة للذكاء الاصطناعي. تمكين الوصول إلى البيانات المباشرة بزمن استجابة منخفض دون الحاجة إلى مسارات معقدة، مع الحفاظ على الأمان والحوكمة والانفتاح على مستوى المؤسسة عبر منظومة البيانات.