Seus funcionários precisam tomar decisões baseadas em dados, mas muitas vezes os dados ficam armazenados em silos. Com um profundo entendimento das necessidades e dos casos de uso da sua organização, você pode criar uma arquitetura de dados que capacite suas equipes e funcione em todo o ecossistema.
Os casos de uso e desafios de dados mais comuns? Integração de dados, governança de dados, observabilidade de dados, catálogo de dados, orquestração de dados e Master Data Management. Saiba mais sobre cada um e como uma arquitetura de dados moderna — como a malha de dados — pode ajudar a moldar e unificar uma empresa orientada por dados.
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A IA empresarial requer dados confiáveis construídos na base de dados correta. Com a IBM malha de dados, os clientes podem criar a infraestrutura de dados certa para IA usando integração de dados e recursos de governança de dados para adquirir, preparar e organizar dados antes que possam ser facilmente acessados pelos criadores de IA usando watsonx.ai e watsonx.data.
Uma malha de dados é uma abordagem de arquitetura, projetada para simplificar o acesso a dados e facilitar o consumo democratizado de dados para os fluxos de trabalho exclusivos de uma organização. Os recursos de malha de dados ponta a ponta incluem correspondência de dados, observabilidade, Master Data Management, qualidade de dados, integração de dados em tempo real e muito mais, todos os quais podem ser implementados sem destruir e substituir o stack de tecnologia atual. Seja para simplificar o dia a dia dos produtores de dados ou para fornecer aos engenheiros de dados, cientistas de dados e usuários corporativos acesso de autoatendimento aos dados, uma malha de dados prepara e entrega os dados necessários para ter insights e para uma melhor tomada de decisão.
A malha de dados da IBM fornece à organização uma base de dados confiável, permitindo que os clientes automatizem a descoberta de dados, o enriquecimento e a proteção com nossos recursos de gestão de dados e qualidade, empregando vários estilos de integração de dados para fornecer dados confiáveis para o fluxo de trabalho de IA. Essa arquitetura é combinável, permitindo que a IBM atenda aos clientes onde quer que eles estejam em sua jornada de dados.
Com uma plataforma de dados e IA unificada, o IBM® Global Chief Data Office aumentou seu pipeline de negócios em US$ 5 bilhões em três anos.
O Instituto de Ciência e Tecnologia do Luxemburgo construiu uma plataforma de última geração com entrega de dados mais rápida para capacitar empresas e pesquisadores.
O State Bank of India transformou a experiência do cliente ao criar uma plataforma inteligente com integração de dados mais rápida e segura.
Uma camada de abstração que fornece uma compreensão comercial comum do processamento e automação de dados para agir em insights.
Uma variedade de estilos de integração para extrair, consumir, transmitir, virtualizar e transformar dados não estruturados orientados por políticas de dados para maximizar o desempenho e, ao mesmo tempo, minimizar o armazenamento e os custos.
Um mercado que oferece suporte ao consumo democratizado, permitindo aos usuários encontrarem, colaborarem e acessarem dados de alta qualidade.
Gerenciamento de ponta a ponta do ciclo de vida para compor, construir, testar, otimizar e implementar os vários recursos de uma arquitetura de malha de dados.
Definição e aplicação unificadas de políticas de dados, governança de dados, segurança de dados e administração de dados para uma pipeline de dados pronto para negócios.
Uma arquitetura composta com IA integrada desenvolvida para ambientes de nuvem híbrida.
IBM foi nomeada líder pelo 18° ano consecutivo no Gartner® Magic Quadrant™ 2023 para Ferramentas de Integração de Dados.
Descubra o por quê a IBM é reconhecida como líder em soluções de qualidade de dados no Garner Magic Quadrant 2022 para Soluções de Qualidade de Dados.
Uma arquitetura de malha de dados fornece dados governados em ambientes híbridos e multinuvem para estimular a inovação e o crescimento.
Uma malha de dados e uma data mesh podem coexistir. Uma malha de dados fornece os recursos necessários para implementar e aproveitar ao máximo uma data mesh, automatizando muitas das tarefas necessárias para criar produtos de dados e gerenciar o ciclo de vida dos produtos de dados. Ao usar a flexibilidade de uma base de malha de dados, você pode implementar uma data mesh, continuando a aproveitar uma arquitetura de dados centrada no caso de uso, independentemente de seus dados residirem localmente ou na nuvem.
Leia: Três maneiras que uma malha de dados permite a implementação de uma data mesh
A virtualização de dados é uma das tecnologias que possibilita uma abordagem de malha de dados. Em vez de mover fisicamente os dados de várias fontes locais e na nuvem usando o processo padrão de extração, transformação e carregamento (ETL), uma ferramenta de virtualização de dados se conecta a diferentes fontes de dados, integra apenas os metadados necessários e cria uma camada de dados virtual. Isso permite que os usuários utilizem os dados de origem em tempo real.
Os dados continuam a ser compostos e muitas vezes dificultam muito o acesso à informação pela organização. Esses dados que contém insights ocultos, que resultam em uma falta de conhecimento.
Com recursos de virtualização de dados em uma arquitetura de malha de dados, as organizações podem acessar os dados na origem sem movê-los, ajudando a acelerar time to value por meio de consultas mais rápidas e precisas.
As ferramentas de gerenciamento de dados começaram com bancos de dados e evoluíram para armazéns de dados e data lakes na nuvem e locais conforme surgiram problemas empresariais mais complexos. Mas as empresas são consistentemente limitadas pela execução de cargas de trabalho em armazéns de dados e data lakes, em desempenho e custos ineficientes e são inibidos por sua capacidade de executar análises de dados e casos de uso de IA. O advento de novas tecnologias de código aberto e o desejo de reduzir a duplicação de dados e pipelines ETL complexos estão resultando em uma nova abordagem de arquitetura conhecida como data lakehouse, que oferece a flexibilidade de um data lake com o desempenho e a estrutura de um armazém de dados, juntamente com metadados compartilhados e governança, controles de acesso e segurança integrados. Mas para continuar acessando todos esses dados agora otimizados e governados localmente pelo lakehouse em sua organização, uma malha de dados é necessária para simplificar o gerenciamento de dados e aplicação do acesso globalmente. Uma malha de dados ajuda você a otimizar o potencial dos seus dados, promover o
compartilhamento de dados e acelerar iniciativas de dados automatizando a integração de dados, incorporando governança e facilitando o consumo
democratizado de dados de uma forma que os repositórios de armazenamento não fazem.
Uma malha de dados é a próxima etapa na evolução dessas ferramentas. Com esta arquitetura, você pode continuar a usar os repositórios de armazenamento de dados díspares nos quais investiu, ao mesmo tempo que simplifica o gerenciamento de dados.