Sus empleados necesitan tomar decisiones basadas en datos, pero con demasiada frecuencia los datos están en silos. Con un conocimiento profundo de las necesidades y los casos de uso de su organización, puede diseñar una arquitectura de datos que habilite a sus equipos y funcione en todo el ecosistema.
¿Cuáles son los desafíos y casos de uso de datos más comunes? Integración de datos, gobernanza de datos, observabilidad de datos, catálogo de datos, orquestación de datos y Master Data Management. Conozca más sobre cada uno y cómo una arquitectura de datos moderna, como el tejido de datos, puede ayudar a dar forma y unificar una empresa basada en datos.
Regístrese en Gartner® Magic Quadrant™ 2023 para conocer herramientas de integración de datos
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La IA empresarial requiere datos confiables creados sobre la base de datos adecuada. Con el tejido de datos de IBM, los clientes pueden infraestructura de datos adecuada para la IA utilizando capacidades de integración y gobernanza de datos para adquirir, preparar y organizar los datos antes de que los creadores de la IA puedan acceder fácilmente a ellos utilizando watsonx.ai . y watsonx.data.
Un tejido de datos es un enfoque arquitectónico, diseñado para simplificar el acceso a datos y facilitar el consumo de datos de autoservicio para los flujos de trabajo exclusivos de una organización. Las capacidades del tejido de datos de extremo a extremo incluyen la coincidencia de datos, la observabilidad, la gestión de datos maestros, la calidad de los datos, la integración de datos en tiempo real y mucho más, todo lo cual puede implementarse sin tener que deshacerse y reemplazar las pilas tecnológicas actuales. Ya sea para simplificar el día a día de los productores de datos o para proporcionar a los ingenieros de datos, científicos de datos y usuarios empresariales un acceso de autoservicio a los datos, un tejido de datos prepara y proporciona los datos necesarios para obtener información estratégica y tomar mejores decisiones.
El tejido de datos de IBM proporciona a las organizaciones un fundamento de datos de confianza, permitiendo a los clientes automatizar el descubrimiento, enriquecimiento y protección de datos con nuestras capacidades de gobernanza y calidad de datos, empleando varios estilos de integración de datos para ofrecer datos confiables para los flujos de trabajo de IA. Esta arquitectura es componible, lo que permite a IBM satisfacer a los clientes en cualquier punto de su camino hacia los datos.
Con una plataforma unificada de datos e IA, la Global Chief Data Office de IBM® aumentó su cartera de negocios por 5 mil millones de dólares en tres años.
El Instituto de Ciencia y Tecnología de Luxemburgo creó una plataforma de última generación con entrega de datos más rápida para habilitar a empresas e investigadores.
State Bank of India transformó su experiencia del cliente al diseñar una plataforma inteligente con una integración de datos más rápida y segura.
Una capa de abstracción que proporciona una comprensión empresarial común del procesamiento y automatización de los datos para actuar a partir de la información.
Una gama de estilos de integración para extraer, ingerir, transmitir, virtualizar y transformar datos no estructurados, impulsados por políticas de datos para maximizar el rendimiento y minimizar el almacenamiento y los costos.
Un mercado que respalda el consumo de autoservicio, permitiendo a los usuarios encontrar, colaborar y acceder a datos de alta calidad.
Gestión del ciclo de vida de un extremo a otro para componer, construir, probar, optimizar e implementar las diversas capacidades de una arquitectura de tejido de datos.
Definición y aplicación de políticas de datos, gobernanza de datos, seguridad de datos y administración de datos de forma unificada para tener una fuente de datos lista para el negocio.
Una arquitectura componible basada en IA y creada para entornos de nube híbrida.
Por decimoctavo año consecutivo, IBM fue reconocida como líder en el rubro de herramientas de integración de datos del Gartner® Magic Quadrant™ 2023.
Vea por qué IBM fue reconocida como líder en el rubro de soluciones de calidad de datos en el Gartner Magic Quadrant 2022.
Una arquitectura de tejido de datos ofrece datos gobernados en entornos híbridos y multinube para impulsar la innovación y el crecimiento.
Un tejido de datos y una malla de datos pueden coexistir. Un tejido de datos proporciona las capacidades necesarias para implementar y aprovechar al máximo una malla de datos mediante la automatización de muchas de las tareas necesarias para crear productos de datos y gestionar el ciclo de vida de los productos de datos. Al utilizar la flexibilidad de una base de tejido de datos, puede implementar una malla de datos, continuar sacando provecho de una arquitectura de datos centrada en casos de uso, independientemente del lugar donde residan sus datos, ya sea en un entorno local o en la nube.
Lea: Tres formas en que un tejido de datos permite la implementación de una malla de datos
La virtualización de datos es una de las tecnologías que permite un enfoque de tejido de datos. En lugar de mover físicamente los datos desde varias fuentes, locales o en la nube, mediante el proceso estándar de extracción, transformación y carga (ETL), una herramienta de virtualización de datos se conecta a diferentes fuentes de datos, integra solo los metadatos necesarios y crea una capa de datos virtuales. Esto permite a los usuarios utilizar los datos de origen en tiempo real.
Los datos continúan llegando y, a menudo, resulta demasiado difícil para las organizaciones acceder a la información. Estos datos contienen información que no se ve, lo que crea una brecha de conocimiento.
Con las capacidades de virtualización de datos en una arquitectura de tejido de datos, las organizaciones pueden acceder a los datos en la fuente, sin moverlos, lo que ayuda a acelerar el tiempo de creación de valor a través de consultas más rápidas y precisas.
Las herramientas de gestión de datos comenzaron con bases de datos y evolucionaron hasta convertirse en almacenes de datos y lagos de datos, en la nube y en entornos locales, a medida que surgían problemas comerciales más complejos. Pero las empresas se ven constantemente limitadas por la ejecución de cargas de trabajo en lagos y almacenes de datos ineficientes en términos de rendimiento y costos, lo que dificulta su capacidad para ejecutar análisis y casos de uso de IA. La llegada de nuevas tecnologías de código abierto y el deseo de reducir la duplicación de datos y fuentes complejas ETL están dando como resultado un nuevo enfoque arquitectónico conocido como data lakehouse, que ofrece la flexibilidad de un lago de datos con el rendimiento y la estructura de un almacén de datos, junto con metadatos compartidos y gobernanza, controles de acceso y seguridad integrados. Sin embargo, para continuar accediendo a todos estos datos ahora, optimizados y gobernados localmente por la lakehouse en toda su organización, se requiere una estructura de datos para simplificar la gestión de los datos y facilitar el acceso a nivel global. Un tejido de datos le ayuda a optimizar el potencial de sus datos, fomentar el intercambio y acelerar iniciativas de datos mediante la automatización de la integración de los datos, incorporando la gobernanza y facilitando el consumo de datos de autoservicio, de una manera que los repositorios de almacenamiento no pueden ofrecer.
El tejido de datos es el siguiente paso en la evolución de estas herramientas. Con esta arquitectura, puede continuar utilizando los repositorios de almacenamiento de datos dispares en los que ha invertido y, al mismo tiempo, simplificar la gestión de datos.