IBM® watsonx.data™ 数据可支持您通过以下方式利用所有数据扩展分析和 AI,无论数据位于何处:
开放式格式可通过单一入口点访问所有数据,并在整个组织和工作负载中共享数据的单个副本,无需迁移或重新编目,从而减少 ETL 和数据重复。
集成矢量化嵌入功能,为检索增强生成 (RAG) 或其他机器学习和生成式 AI 用例(技术预览版中)准备数据。
生成式 AI 提供支持的会话界面,可轻松查找、扩充和可视化数据,并解锁新数据洞察——无需 SQL(技术预览版中) 。
与现有数据库、工具和现代数据堆栈集成。
混合部署选项为 IBM® Cloud 和 AWS 上完全托管的 SaaS 或自行管理的容器化软件本地部署。
加速在第三方平台上构建的生成式 AI 的负责任、透明且可解释的工作流程
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只需几分钟即可连接到存储空间和分析环境,并通过具有跨云和本地部署环境的共享元数据层的单个入口点访问所有数据。
为所选 AI 模型和应用程序有效地统一、整理和准备数据。使用您信赖的数据为您的 AI 提供支持。
通过跨多个查询引擎和存储层的工作负载优化,将数据仓库的成本缩减 50%,并将正确的工作负载与正确的引擎配对。1
将数据仓库的性能与数据湖的灵活性相结合,以应对当今复杂的数据环境和大规模 AI 的挑战。利用适当的成本为正确的工作负载选择正确的引擎,优化数据仓库中的工作负载,并通过类似仓库的性能、安全性和治理方法,实现低效数据湖的现代化。
“通过将 watsonx.data 集成至 Argos,我们的平台得到了显著的提升,大大简化并增强了我们的客户体验。”
- Dominik Regner,Cogniware 销售经理
“IBM watsonx.data 为数据驱动型企业提供了下一代湖仓一体架构。我们相信 watsonx.data 的功能将帮助企业降低存储成本并优化计算,同时确保各个独立系统之间的无缝数据管理功能,支持所有数据工程与分析 (AI/ML) 需求。”
— Ashish Baghel,NuoData 和 NucleusTeq CEO 兼创始人
“在开发下一代强大的 AI 和 ML 模型时,组织在数据可访问性和性能方面遇到了困难。通过使用 watsonx.data,我们加快了客户连接其数据的速度(无论是本地还是边缘环境),以便其通过跨混合云环境访问所有数据,并快速获得可信洞察。”
— Chris Cochran,WANdisco 联盟副总裁
了解如何连接到外部来源,并查询来自多个来源的数据等等。
浏览免费的 O'Reilly 电子书,以了解如何开始使用 Presto,一款用于数据分析的开源 SQL 引擎。
了解开放式数据湖仓一体架构如何能帮助扩展 AI,并获取 IDC 关于数据湖仓一体方法的研究。
了解 watsonx.data 提供的快速灵活的开放式源代码查询引擎。
1 在比较 2023 年发布的定价时,规范了 watsonx.data 的 VPC 小时数,以便与几家主要云数据仓库供应商进行比较。节省的费用可能因配置、工作负载和供应商的不同而有所差异。
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