A integração de dados é um primeiro passo crítico na construção de qualquer aplicação de inteligência artificial (IA). Embora haja vários métodos para iniciar esse processo, as organizações aceleram o processo de desenvolvimento e implementação de aplicações por meio da virtualização de dados.
A virtualização de dados capacita as empresas a liberar o potencial oculto de seus dados, apresentando insights de IA em tempo real para aplicações de ponta, como manutenção preditiva, detecção de fraudes e previsão de demanda.
Apesar dos pesados investimentos em bancos de dados e tecnologia, muitas empresas lutam para extrair mais valor de seus dados. A virtualização de dados preenche essa lacuna, possibilitando que as organizações usem suas fontes de dados existentes com flexibilidade e eficiência para iniciativas de IA e análise.
A virtualização de dados funciona como uma ponte, possibilitando que a plataforma acesse e exiba dados de sistemas de origem externa sob demanda. Essa abordagem inovadora centraliza e otimiza o gerenciamento de dados sem exigir armazenamento físico na própria plataforma. Uma camada virtual se estabelece entre as fontes de dados e os usuários, possibilitando que as organizações acessem e gerenciem seus dados sem replicação ou deslocamento de seu local original.
A IA transformou significativamente as grandes empresas, remodelando as operações de negócios e os processos de tomada de decisão por meio de soluções de análise avançada. Essa transformação depende muito da virtualização de dados, que serve como um hub central, conectando fluxos de dados em tempo real de várias fontes, como dados de sensores e logs de equipamentos, e eliminando silos de dados e fragmentação.
A virtualização de dados não só integra dados em tempo real, mas também dados históricos de pacotes de software abrangentes usados para várias funções, como planejamento de recursos empresariais ou gerenciamento de relacionamento com o cliente. Esses dados históricos apresentam insights valiosos sobre áreas como cronogramas de manutenção, desempenho de ativos ou comportamento do cliente, dependendo do pacote.
Ao combinar dados históricos e em tempo real de diversas fontes, a virtualização de dados cria uma visão abrangente e unificada de todo o ecossistema de dados operacionais de uma organização. Essa visão holística capacita as empresas a tomar decisões baseadas em dados, otimizar processos e ter vantagem competitiva.
Com o surgimento dos chatbots de IA generativa, os modelos básicos agora usam esse rico conjunto de dados. Esses algoritmos examinam ativamente os dados para descobrir padrões, tendências e correlações ocultas, apresentando insights valiosos que possibilitam que a análise avançada preveja uma série de resultados. Essas previsões podem identificar possíveis oportunidades de negócios, como mudanças no mercado e necessidades dos clientes, detectar e evitar proativamente problemas e falhas no sistema e otimizar as programações de manutenção para obter o máximo de tempo de atividade e eficiência.
O acesso direto aos dados armazenados normalmente incorre em menos latência em comparação com a recuperação de dados virtualizada, o que pode impedir análises de manutenção preditiva em tempo real, onde os insights oportunos são cruciais.
Precisamos de uma abordagem dupla para garantir insights em tempo real e minimizar atrasos no acesso a dados virtualizados. Primeiro, analisaremos a infraestrutura de rede e otimizaremos os protocolos de transferência de dados. Isso pode envolver técnicas como segmentação de rede para reduzir o congestionamento ou o uso de protocolos mais rápidos como UDP para determinados tipos de dados. Otimizando a transferência de dados, diminuímos o tempo necessário para recuperar as informações que você precisa. Em segundo lugar, implementaremos estratégias de atualização de dados para manter um conjunto de dados razoavelmente atualizado para análise. Isso pode envolver o uso de tarefas em lote para executar atualizações incrementais de dados em intervalos regulares, equilibrando a frequência de atualização com os recursos necessários. Encontrar esse equilíbrio é crucial: atualizações muito frequentes podem sobrecarregar os recursos, enquanto atualizações pouco frequentes podem levar a dados desatualizados e previsões imprecisas. Ao combinar essas estratégias, podemos alcançar latência mínima e um novo conjunto de dados para análise ideal.
A consulta constante de dados virtualizados para receber insights em tempo real pode sobrecarregar os sistemas de origem, afetando seu desempenho. Isso representa uma preocupação crítica para a análise preditiva ou a IA, que depende de atualizações frequentes de dados.
Para otimizar a frequência de consulta para sua análise preditiva e relatórios, é necessário projetar cuidadosamente como ele acessa os dados. Isso inclui o foco na recuperação apenas de pontos de dados críticos e, potencialmente, no uso de ferramentas de replicação de dados para acesso em tempo real de várias fontes. Além disso, considere agendar ou agrupar recuperações de dados para pontos cruciais específicos em vez de consultas constantes, reduzindo a tensão nos sistemas de dados e melhorando o desempenho geral do modelo.
A camada de virtualização na plataforma de dados atua como uma camada de abstração. Isso significa que os desenvolvedores criam aplicações de IA/ML ou mineração de dados para negócios assim que a camada de abstração estiver pronta, sem se preocupar com onde os dados estão fisicamente armazenados ou seus detalhes específicos de armazenamento. Eles podem se concentrar em projetar a lógica central de seus modelos sem se atolar em complexidades de gerenciamento de dados. Isso leva a ciclos de desenvolvimento mais rápidos e implantação mais rápida dessas aplicações.
Ao utilizar uma camada de abstração, os desenvolvedores que trabalham com análise de dados podem se concentrar na lógica central de seus modelos. Essa camada atua como um escudo, ocultando as complexidades do gerenciamento de armazenamento de dados. Isso se traduz em tempos de desenvolvimento mais rápidos, pois os desenvolvedores não precisam se atolar em complexidades de dados, levando a uma implementação mais rápida dos modelos de manutenção preditiva.
As técnicas de otimização de armazenamento, como normalização ou desnormalização, podem não se aplicar diretamente a todas as funções de uma aplicação específica de análise de dados, mas desempenham um papel significativo ao adotar uma abordagem híbrida. Essa abordagem envolve a integração dos dados ingeridos e dos dados acessados por meio da virtualização na plataforma escolhida.
Avaliar as vantagens e desvantagens entre essas técnicas ajuda a garantir o uso ideal do armazenamento para conjuntos de dados ingeridos e virtualizados. Essas considerações de design são cruciais para criar soluções eficazes de ML utilizando dados virtualizados na plataforma de dados.
A virtualização de dados evoluiu para além da mera inovação. Ele serve como uma ferramenta estratégica para aprimorar os recursos de várias aplicações. Um ótimo exemplo é uma plataforma de virtualização de dados. Essa plataforma facilita o desenvolvimento de uma ampla gama de aplicações utilizando a virtualização de dados, melhorando significativamente sua eficiência, adaptabilidade e capacidade de apresentar insights quase em tempo real.
Vamos explorar alguns casos de uso convincentes que demonstram o poder transformador da virtualização de dados.
Na economia global interconectada de hoje, vastas redes com dependências complexas caracterizam as cadeias de suprimentos. A virtualização de dados otimiza esses sistemas complexos de forma crucial. Uma plataforma de virtualização de dados unifica dados de várias fontes, incluindo métricas de produção, detalhes de rastreamento logístico e dados de tendências de mercado. Essa visão abrangente capacita as empresas, oferecendo uma visão completa de todas as operações da cadeia de suprimentos.
Imagine ter visibilidade desimpedida em todos os aspectos. Você pode identificar proativamente possíveis gargalos, otimizar processos logísticos e se adaptar às mudanças na dinâmica do mercado em tempo real. O resultado é uma cadeia de valor otimizada e ágil, que oferece vantagens competitivas significativas.
A revolução digital tornou a compreensão de seus clientes fundamental para o sucesso dos negócios. Uma plataforma de virtualização de dados quebra silos de dados utilizando virtualização de dados. Ele integra sem dificuldades dados de clientes de vários pontos de contato, como registros de vendas, interações de atendimento ao cliente e métricas de desempenho de campanhas de marketing. Esse cenário de dados unificado promove uma compreensão abrangente dos padrões e preferências de comportamento do cliente.
Armadas com esses insights profundos sobre os clientes, as empresas podem criar experiências altamente personalizadas, direcionar promoções e inovar produtos que repercutem de forma mais eficaz com seu público-alvo. Essa abordagem baseada em dados promove a satisfação do cliente e cultiva a fidelidade duradoura, um elemento-chave para prosperar no ambiente competitivo de hoje.
A fraude financeira evolui constantemente, apresentando uma tarefa desafiadora de detecção abordada proativamente pelas plataformas de virtualização de dados. A plataforma identifica possíveis tentativas de fraude em tempo real virtualizando e analisando dados de várias fontes, como registros de transações, padrões de comportamento do usuário e detalhes demográficos. Essa abordagem não apenas protege as empresas contra perdas financeiras, mas também promove a confiança em sua base de clientes, um ativo crucial na era digital atual.
O potencial transformador da virtualização de dados é exemplificado por essas aplicações impactantes. A plataforma IBM Cloud Pak for Data e o IBM watsonx capacitam as empresas a liberar todo o poder de seus dados, impulsionando a inovação e ganhando uma vantagem competitiva significativa em diversos setores. A IBM também oferece Virtualização de dados da IBM como um mecanismo de consulta comum e Catálogo de conhecimento da IBM para governança de dados.
Estamos aqui para ajudar você em cada etapa da sua jornada de virtualização de dados.