Vos employés ont besoin de prendre des décisions basées sur les données, mais trop souvent, les données sont compartimentées. Grâce à une compréhension approfondie des besoins de votre organisation et à des cas d’utilisation, vous pouvez concevoir une architecture de données qui donne les moyens nécessaires à vos équipes et qui fonctionne dans l’ensemble de votre écosystème.
Quels sont les cas d'utilisation et les défis les plus courants en matière de données ? L'intégration des données, la gouvernance des données, l'observabilité des données, le catalogage des données, l'harmonisation des données et le Master Data Management. En savoir plus sur chacun d'entre eux et sur la façon dont une architecture de données moderne, comme le data fabric, peut aider à façonner et à unifier une entreprise axée sur les données.
Obtenir le rapport Magic Quadrant 2023 de Gartner, Data Integration Tools
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L’IA d’entreprise nécessite des données fiables reposant sur un socle de données adapté. Grâce au data fabric d'IBM, nos clients peuvent mettre en place la bonne infrastructure de données pour l’IA en utilisant des capacités d’intégration et de gouvernance des données pour acquérir, préparer et organiser les données avant qu’elles ne soient facilement accessibles par les générateurs d’IA à l’aide de watsonx.ai et de watsonx.data.
Le data fabric est une approche architecturale conçue pour simplifier l’accès aux données et faciliter leur utilisation en fonction des besoins dans le cadre des workflows uniques d’une organisation. Les capacités de bout en bout du data fabric comprennent notamment la correspondance des données, l’observabilité, le Master Data Management, la qualité des données et l’intégration des données en temps réel, qui peuvent être mis en œuvre sans qu’il soit nécessaire de défaire et de remplacer les piles technologiques actuelles. Qu’il s’agisse de simplifier le travail quotidien des producteurs de données ou de fournir aux ingénieurs de données, aux scientifiques et aux utilisateurs professionnels un accès en libre-service aux données, le data fabric prépare et fournit les données nécessaires pour obtenir des informations et prendre de meilleures décisions.
Le data fabric d’IBM fournit aux organisations une base de données fiable qui permet aux clients d’automatiser la découverte, l’enrichissement et la protection des données grâce à nos capacités de qualité et de gouvernance des données, en employant divers styles d’intégration de données pour fournir des données fiables pour les workflows d’IA. Cette architecture est composable, ce qui permet à IBM de répondre aux besoins de ses clients où qu’ils se trouvent dans leur parcours de données.
Grâce à une plateforme unifiée de données et d'IA, le Global Chief Data Office d'IBM a augmenté sa réserve d'affaires de 5 milliards de dollars en trois ans.
L'Institut luxembourgeois des sciences et technologies a mis en place une plateforme de pointe permettant une fourniture plus rapide des données afin d'aider les entreprises et les chercheurs.
La State Bank of India a transformé son expérience utilisateur en concevant une plateforme intelligente comprenant une intégration des données plus rapide et plus sécurisée.
Une couche d'abstraction qui fournit une compréhension commune du traitement des données et de l'automatisation pour agir sur les informations.
Une gamme de styles d'intégration pour extraire, ingérer, diffuser, virtualiser et transformer les données non structurées, en fonction des politiques de données, afin de maximiser les performances tout en minimisant le stockage et les coûts.
Un marché qui prend en charge la consommation en libre-service, permettant aux utilisateurs de trouver, de collaborer et d'accéder à des données de haute qualité.
Gestion du cycle de vie de bout en bout pour composer, construire, tester, optimiser et déployer les différentes capacités d'une architecture basée sur le data fabric.
Définition et application unifiées des politiques de données, de la gouvernance des données, de la sécurité des données et de l'intendance des données pour une réserve de données prête à l'emploi.
Une architecture modulable intégrée à l'IA conçue pour les environnements cloud hybrides.
IBM a été nommée leader en matière d’outils d’intégration de données, pour la 18e année consécutive, dans l’édition 2023 du rapport Magic Quadrant™ de Gartner®.
Découvrez pourquoi le rapport Magic Quadrant 2022 de Gartner cite IBM comme un leader en matière de solutions de qualité des données.
Une architecture basée sur la data fabric fournit des données gouvernées dans des environnements hybrides et multicloud pour stimuler l'innovation et la croissance.
La data fabric et le data mesh peuvent coexister. La data fabric fournit les capacités nécessaires pour mettre en œuvre et tirer pleinement parti d'un data mesh (maillage de données) en automatisant un grand nombre de tâches nécessaires pour créer des produits de données et gérer le cycle de vie des produits de données. En utilisant la flexibilité d'une base de data fabric, vous pouvez mettre en œuvre un data mesh, continuer à profiter d'une architecture de données centrée sur un cas d'utilisation, que vos données se trouvent sur site ou dans le cloud.
Lire : Les trois façons dont la data fabric permet la mise en œuvre d’un data mesh
La virtualisation des données est l'une des technologies qui permet une approche du data fabric. Plutôt que de déplacer physiquement les données à partir de diverses sources sur site et cloud en utilisant le processus standard d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), un outil de virtualisation des données se connecte à différentes sources de données, intègre uniquement les métadonnées nécessaires et crée une couche de données virtuelles. Cela permet aux utilisateurs d'utiliser les données sources en temps réel.
Les données continuent de s'accumuler et il est souvent trop difficile pour les entreprises d'accéder à l'information. Ces données contiennent des informations inédites, ce qui entraîne un manque de connaissances.
Grâce aux capacités de virtualisation des données dans une architecture basée sur le data fabric, les organisations peuvent accéder aux données à la source sans les déplacer, ce qui permet d'accélérer la création de valeur grâce à des requêtes plus rapides et plus précises.
Les outils de gestion des données ont commencé par des bases de données et ont évolué vers des entrepôts de données et des data lakes sur le cloud et sur site à mesure de l’apparition de problèmes métier plus complexes. Les entreprises sont cependant non seulement contraintes d’exécuter leurs workloads dans des entrepôts de données et data lakes peu performants et peu rentables, mais aussi ralenties par leur incapacité à utiliser les analyses et les cas d’utilisation de l’IA. L’avènement de nouvelles technologies open source et le désir de réduire la duplication des données et les pipelines ETL complexes ont donné lieu à une nouvelle approche architecturale connue sous le nom de data lakehouse, qui offre la flexibilité d’un data lake combiné à la performance et à la structure d’un entrepôt de données, ainsi que des métadonnées partagées et une gouvernance, des contrôles d’accès et une sécurité intégrés. Cependant, pour continuer à accéder à toutes ces données optimisées et gouvernées localement par le lakehouse à l’échelle de votre organisation, un data fabric est nécessaire pour simplifier la gestion des données et en assurer l’accès à l’échelle mondiale. Un data fabric vous aide à optimiser le potentiel de vos données, à favoriser le partage des données et à accélérer les initiatives en matière de données en automatisant l’intégration des données, en intégrant la gouvernance et en facilitant l’utilisation des données en fonction des besoins, ce que les référentiels de stockage ne peuvent pas faire.
Le data fabric constitue l’étape suivante de l’évolution de ces outils. Grâce à cette architecture, vous pouvez continuer à utiliser les référentiels de stockage de données disparates dans lesquels vous avez investi tout en simplifiant la gestion des données.