IBM watsonx.data: melhorando a precisão da IA com dados estruturados e não estruturados prontos para IA
Hoje, a IBM lançou a evolução do IBM watsonx.data, o único data lakehouse híbrido e aberto para IA empresarial e análise de dados, para disponibilidade geral.
As organizações agora podem simplificar e escalar o acesso a dados, a preparação e a entrega de dados estruturados e não estruturados para impulsionar aplicações de IA generativa mais precisas e relevantes, escalar análises de autoatendimento e simplificar e dimensionar o acesso a dados, o enriquecimento e a governança a dados anteriormente complexos.
Dados empresariais são a melhor ferramenta para impulsionar uma IA precisa e diferenciada que seja relevante para seu setor e seus clientes e gere vantagem competitiva. No entanto, 90% dos dados empresariais são dados não estruturados, que permaneceram inacessíveis e subutilizados para a IA generativa.2
Agora você pode acessar, preparar e entregar seus dados não estruturados empresariais para impulsionar uma IA 40% mais precisa do que o RAG convencional com o IBM watsonx.data*. O Watsonx.data é único da seguinte forma:
- Híbrido e aberto para acessar dados onde quer que estejam e implementar em ambientes locais, na nuvem e multinuvem com interoperabilidade com seu ecossistema existente e investimentos em dados.
- Otimizado para cargas de trabalho com vários mecanismos de consulta adequados para o propósito, incluindo o novo Spark aprimorado de código aberto Apache Gluten, para otimizar as cargas de trabalho em termos de custo e desempenho.
- Pronto para a IA generativa com recursos de malha de dados integrados —watsonx.data integration e watsonx.data intelligence— tudo dentro do data lakehouse, para evitar a criação de mais um silo de dados.
Agora, você pode escalar e automatizar:
- Ingestão de seus dados não estruturados e estruturados a partir de uma variedade de novos sistemas de origem, incluindo Filenet, Box, Google Docs e outros.
- Enriquecimento semântico de seus dados, criando tanto embeddings quanto derivados estruturados a partir de entidades extraídas e normalizadas em seus documentos, para alimentar aplicações de IA que entendem o contexto posicional, os relacionamentos e os cálculos para produzir saídas mais precisas e completas.
- Governança de seus dados com controles de acesso herdados dos sistemas de origem de documentos até a recuperação de seus dados para IA, com anotação de PII para evitar o surgimento de informações confidenciais.
- Recuperação desses dados em um amplo espectro de cargas de trabalho, desde BI até aplicações e agentes de IA generativa
Tudo isso pode ser feito dentro do IBM watsonx.data para liberar dados não estruturados da empresa para IA e análises tradicionais, como engenharia de dados, BI e ML.
O IBM watsonx.data agora oferece o Spark acelerado do Apache Gluten como um de seus vários mecanismos de consulta adequados para o propósito, aumentando significativamente o desempenho para cargas de trabalho do Spark SQL com uso intenso de computação. O Apache Gluten, uma biblioteca de alto desempenho, otimiza as cargas de trabalho do Apache Spark SQL descarregando a execução para o Velox, um mecanismo de execução C++ nativo. Essa integração proporciona processamento de consultas mais rápido e maior eficiência de recursos para análise de dados em grande escala. Agora, as organizações podem executar tarefas analíticas complexas com velocidade e escalabilidade ainda maiores e a custos mais baixos.
A IBM adquiriu recentemente a DataStax, trazendo um armazenamento de dados vetorial operacional NoSQL, desenvolvido no Apache Cassandra, para o watsonx.data. Essa adição ao watsonx.data aprimora nossos recursos de vetores e fortalece nossos recursos de geração aumentada de recuperação e embedding.
O DataStax é otimizado para aplicações de IA generativa de leitura e gravação e cargas de trabalho operacionais que exigem desempenho em tempo real, alta disponibilidade e escala, trazendo às organizações a velocidade, a confiabilidade e a compatibilidade multimodal necessárias para aplicações de IA modernas.
O DataStax também se conecta sem dificuldades ao Langflow, que em breve estará disponível como parte do IBM watsonx.ai. O Langflow é uma ferramenta de código aberto com mais de 60 mil estrelas do GitHub que permite aos desenvolvedores prototipar, construir e implementar aplicações de geração aumentada de recuperação e IA multiagentes por meio de uma interface intuitiva de pouco código para reduzir o atrito do desenvolvimento e acelerar o time to value.
Anunciamos a prévia fechada desses recursos no Think 2025, dividindo o palco com ilustres palestrantes convidados na sessão da palestra sobre dados, sessões de destaque e demonstrações da Techbyte, que estão abrindo caminho para a inovação em dados e IA em seus setores.
Lockheed Martin se juntou ao palco da palestra com a Meta. A Lockheed recentemente aproveitou a transformação do watsonx.data, permitindo que 70.000 engenheiros, cientistas e técnicos recuperem respostas e informações de milhões de documentos usando linguagem natural. "Estamos acelerando rapidamente nossa inovação e eficiência, para obter soluções do laboratório e para o campo, ajudando a criar um mundo mais seguro", diz John Clark, ice-presidente sênior de tecnologia e inovação estratégica da Lockheed.
Recentemente, a EY lançou soluções inovadoras de conformidade fiscal globais impulsionadas por IA que lidam com os maiores desafios enfrentados pelos departamentos fiscais, criadas com o watsonx. “A EY presta serviços fiscais em mais de 150 países e, quase universalmente, nesses países, nossos clientes enfrentam dificuldades com os dados”, afirma Christopher Aiken, líder de IA para impostos indiretos nas Américas na EY. “O watsonx reduziu nosso esforço humano para limpeza, enriquecimento e avaliações de qualidade de dados em 30 a 50%.”
A USAA está utilizando a IA generativa para impulsionar o futuro dos seguros e melhorar a experiência do cliente. "No setor de seguros, lidamos com uma quantidade significativa de dados não estruturados", diz Ramnik Bajaj, diretor de análise de dados e diretor de IA da USAA. "Por exemplo, relatórios de inspeção residencial, relatórios policiais e imagens de acidentes contêm muito poucos dados estruturados. Com a IA generativa, temos a oportunidade de extrair atributos e insights importantes desses dados não estruturados, tornando-os muito mais acessíveis e úteis para corretores de seguro, vistoriadores e representantes de serviços."
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