A má qualidade de dados pode atrapalhar até mesmo as iniciativas mais ambiciosas de inteligência artificial (IA), levando a perdas financeiras e contratempos estratégicos. Soluções modernas de integração de dados, como o IBM DataStage, lidam com esses desafios, ao capacitar desenvolvedores, engenheiros e empresas com tecnologia projetada para aprimorar:
Ao adotar uma estrutura robusta de integração de dados, as empresas podem ajudar a garantir que seus dados sejam precisos, oportunos e valiosos, liberando o verdadeiro potencial de seus investimentos em IA e impulsionando a tomada de decisões informadas em toda a organização.
Os líderes de negócios estão sob intensa pressão para implementar a IA generativa (IA gen) devido ao seu potencial significativo de impactar os resultados: espera-se que a IA generativa aumente o PIB global em 7% nos próximos 10 anos. Com a Gartner estimando que 80% das empresas terão implementado ou planejarão implementar modelos de base e adotarão a IA generativa até 2026, a necessidade de apoiar as iniciativas de IA é maior do que nunca.
No entanto, as empresas que expandem a IA enfrentam barreiras significativas à entrada, principalmente questões relacionadas a dados. As organizações precisam de dados confiáveis para construir modelos de IA robustos e obter insights precisos, mas o cenário tecnológico atual apresenta desafios de dados incomparáveis, que dificultam as iniciativas de IA. De acordo com o Gartner, pelo menos 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados após a prova de conceito até o final de 2025, devido à baixa qualidade de dados.
Dados limpos, consistentes e confiáveis são essenciais para maximizar o retorno sobre o investimento em IA, principalmente considerando a explosão de dados em diferentes formatos e locais. Os dados prontos para IA podem ser acelerados por uma abordagem empresarial que utiliza uma arquitetura de malha de dados, que democratiza os dados em toda a organização, ajudando a garantir dados oportunos, confiáveis e prontos para os negócios. Um dos principais pilares de uma malha de dados bem-sucedida é a integração de dados.
A integração de dados é um elemento crucial da malha de dados e um dos principais componentes para melhorar a usabilidade dos dados em casos de uso de IA, business intelligence (BI) e análise de dados. Atualmente, é essencial que as empresas prosperem; ao mesclar dados de várias fontes, as empresas podem obter insights valiosos, tomar melhores decisões, descobrir novas oportunidades de receita e simplificar as operações. No entanto, as práticas e tecnologias tradicionais de integração de dados geralmente enfrentam vários obstáculos:
As soluções modernas de integração de dados lidam com esses desafios oferecendo:
A IBM permaneceu um fornecedor confiável no espaço de integração de dados, oferecendo ferramentas líderes do setor por quase duas décadas. Para atender às necessidades das empresas no cenário atual de nuvem híbrida e IA, a IBM lançou o DataStage de última geração. Essa é uma solução moderna de integração de dados que ajuda a projetar, desenvolver e executar tarefas para migrar e transformar dados com o melhor desempenho e flexibilidade do setor, permitindo que as empresas liberem o verdadeiro potencial de seus dados.
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