O poder da integração de dados de próxima geração

18 de novembro de 2024

Autores

Amin Abou-Gallala

Information Architecture Technical Specialist

Caroline Garay

Product Marketing Manager, IBM Data Integration

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:

  • Produtividade: uma interface assistida por aprendizado de máquina, com pouco ou nenhum código, para conectar e integrar rapidamente dados de centenas de fontes, destinos e formatos de dados.
  • Desempenho: um mecanismo de processamento paralelo líder do setor, complementado por observabilidade e monitoramento proativos de pipelines de dados.
  • Flexibilidade: processe dados de acordo com seus termos em qualquer nuvem, nuvem privada virtual (VPC), localização geográfica ou no local com arquitetura de mecanismo remoto e use vários padrões de integração reutilizáveis adaptados às necessidades do caso de uso.

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.

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O desafio dos dados

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.

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Integração de dados: a espinha dorsal dos dados prontos para IA 

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:

  1. Silos de dados e complexidade: os dados estão se propagando rapidamente no local e entre nuvens, aplicações e locais em vários formatos e estruturas, criando inconsistências que dificultam a análise. Esses bolsões de dados isolados impedem uma visão holística, retardando a descoberta de insights valiosos. Como resultado, as equipes de dados geralmente enfrentam longos ciclos para padronizar manualmente os dados, um processo complexo e demorado.
  2. Silos de código: a integração de dados orientada por código, embora poderosa, pode ser complicada e cara. É necessária uma lógica complexa para lidar com dados diversos, e as consultas em linguagem de consulta estruturada escritas à mão são propensas a erros e exigem manutenção constante. Essa abordagem aos pipelines de integração de dados cria um ônus significativo de desenvolvimento e manutenção. Os engenheiros de dados precisam se concentrar na construção da lógica de transformação de forma repetível e sustentável, com as ferramentas de DataOps para reduzir o tempo e o risco de entrega para a produção.
  3. Escalabilidade e desempenho: abordagens tradicionais de integração de dados, mesmo quando usam ferramentas maduras, enfrentam dificuldades com o volume crescente e as necessidades de processamento em tempo real dos dados modernos, especialmente em cargas de trabalho no local e na nuvem. Esses métodos geralmente não são escalados para atender aos requisitos de alto desempenho das organizações atuais.
  4. Barreira de habilidades: as equipes de dados experientes enfrentam uma pressão crescente para responder ao aumento das solicitações de dados dos consumidores mais à frente, que é agravada pela pressão por maior alfabetização de dados e pela escassez de engenheiros de dados experientes. É crucial ter uma estratégia que capacite usuários menos técnicos e, ao mesmo tempo, acelere o time to value para equipes de dados especializadas.

Integração de dados moderna

As soluções modernas de integração de dados lidam com esses desafios oferecendo:

  • Poder para o desenvolvedor: uma interface de usuário intuitiva e com pouco ou nenhum código que capacita os desenvolvedores a criar rapidamente pipelines de dados reutilizáveis e repetíveis com programação mínima, ao mesmo tempo em que oferece flexibilidade para extensibilidade. Seu ecossistema aberto de conectores pré-construídos para diversas fontes e formatos de dados simplifica a integração, tornando o processo mais rápido e eficiente.
  • Poder para o engenheiro: o desempenho de processamento de dados líder de setor ajuda a garantir a entrega de dados em tempo hábil, enquanto o monitoramento proativo de pipelines identifica e resolve problemas antes que afetem os fluxos de trabalho mais à frente.
  • Poder para a empresa: a flexibilidade de implementação (a capacidade de projetar tarefas uma única vez e executá-las em qualquer região ou VPC) proporciona escalabilidade para as necessidades em negócios em constante evolução. Além disso, a flexibilidade de tempo de execução, que permite alternar entre padrões de processamento extrair, transformar, carregar (ETL) ou extrair, carregar, transformar (ELT) sem reprogramação manual, permite que as organizações otimizem seu estilo de integração para atender às necessidades do caso de uso, aprimorando o gerenciamento de custos e desempenho.

A abordagem da IBM

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.

Leia o blog técnico para saber como o IBM DataStage de última geração capacita desenvolvedores, engenheiros e empresas

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