watsonx.data

现已推出一款适合特定用途的基于开放式架构构建的湖仓一体方案,可随时随地为所有数据扩展 AI 工作负载

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一个开放的、混合的、受管理的湖仓一体方案

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。

现已推出:watsonx.governance

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

咨询热线:400-810-1818 转 6216 (工作日: 9:00 - 17:00)

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让数据发挥作用的方式

实现数据仓库的成本优化 利用适当的成本为正确的工作负载选择正确的引擎,来优化数据仓库中的工作负载。通过工作负载优化,取代 ETL 任务并将数据仓库的成本降低高达 50%。 详细了解数据仓库优化

数据湖的现代化改造 通过利用类似仓库的性能、安全性和治理,对无效的数据湖进行现代化改造,从数据中获取更多价值。 详细了解数据湖现代化

生成式 AI 的数据存储 为 AI 模型和应用程序有效地统一、整理和准备数据。集成矢量化嵌入功能,以便在您信任的大量已治理数据中支持 RAG 用例规模化(即将推出)。

由生成式 AI 支持的数据洞察分析 利用 watsonx.data 中嵌入的生成式 AI,轻松实现数据的查找、扩充和可视化,并通过会话界面解锁新数据洞察分析——无需 SQL。使用自然语言自动生成的语义元数据解锁 AI 隐晦的结构化数据,以便自助服务轻松访问数据(即将推出)。

简化的数据工程和数据虚拟化 减少数据管道并简化数据转换。借助 Presto 进行数据虚拟化,以实现就地查询数据,Presto 拥有连接到各种外部数据库供应商的超过 35 个连接器。

实时分析和商业智能 在几分钟内将已有数据与新数据连接起来,并获取新洞察,从而避免复制和移动数据的成本和复杂流程。与 IBM® Cognos® 和其他第三方商业智能及仪表板工具集成,以直观呈现数据和洞察。

随时随地调整所有数据的 AI 工作负载 下载 watsonx.data 解决方案简介 访问混合云中的数据

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。

利用 AI 的高质量数据

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。

降低数据仓库成本

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

利用关键功能访问并共享混合云中的所有数据
适用的查询引擎 通过 Presto、Spark 等多个引擎,提供快速、可靠、高效的大规模大数据处理。 阅读 Presto 白皮书

内置治理、安全和自动化功能 使用内置的统一治理或连接到现有解决方案,保障企业的合规和安全。

与供应商无关的数据格式 针对分析数据集采用与供应商无关的开放格式,包括 Apache Iceberg 表格式和 Apache Hive 元存储。这可以支持不同引擎同时访问和共享数据。

经济高效、简单的对象存储器 将大量数据存储在低成本对象存储器中,并通过专为高性能分析而构建的开放表格式进行共享。

集成矢量数据库 在 RAG 和其他机器学习及 AI 用例中使用您信赖的已治理数据。访问、编目和创建矢量化嵌入,以利用您的数据为您的 AI 提供支持。

混合云部署 通过 Red Hat® OpenShift® 实现工作负载可移植性,只需几分钟即可在任何云端或本地环境中无缝部署。通过与 IBM® Storage Fusion HCI 集成来加速本地部署和查询。 深入了解 IBM Storage Fusion HCI

基于开放式数据 Lakehouse 架构

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。

借助适用的查询引擎优化工作负载 利用经济实惠的计算和存储器, 以及适用的分析引擎(Presto、Spark、IBM® Db2、IBM® Netezza)来降低分析成本,这些引擎的能力可以动态调整。

由生成性 AI 驱动的洞察分析即将推出 watsonx.data 利用 IBM® watsonx.ai™ 基础模型来简化并加快用户与数据交互的方式。您可以在会话式用户界面使用自然语言浏览、扩充和丰富数据。 深入了解 watsonx.ai 中的基础模型

共享单个数据副本以用于分析和 AI 以与供应商无关的开放格式(如 Parquet、Avro 和 Apache ORC)存储大量数据,并利用 Apache Iceberg 表格式和共享元数据,在多个查询引擎之间共享同数据的单一副本。创建矢量化嵌入来为 AI 准备数据。

易于使用的集成控制台 通过混合云连接到您现有的分析数据,并在几分钟内部署查询引擎。使用通用 SQL 浏览和转换数据。

与我们合作,提供经过 watsonx.data 强化的商业解决方案,以便更好地满足客户的需求。
客户案例 客户正在使用 watsonx.data,以充分利用混合云中的数据价值,并大规模部署 AI 工作负载。 深入了解更多客户案例 Cogniware

“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

阅读成功案例
NuoData

“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

WANdisco

“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

watsonx.data 不仅可以支持我们轻松访问和分析庞大的分布式数据,还可以最大限度地利用资源,提供卓越的用户体验。 Vitaly Tsivin 商业智能执行副总裁 AMC Networks
珠联璧合:IBM watsonx.data 与 AWS
现已推出

IBM watsonx.data 和 AWS 正在增强基于云的分析和 AI,以便组织能够加速其数据现代化战略。通过将 IBM watsonx.data 的开放性、性能和治理与 AWS 云基础设施的可扩展性、敏捷性和成本效益优势相结合,企业可以实现更大的便利性和灵活性。

了解更多信息
深入了解其他 watsonx 组件及相关产品 IBM watsonx.ai

深入了解用于基础模型、生成式 AI 和 ML 的新开发平台。

IBM watsonx.governance

了解 AI 治理工具包如何能加速可信任、透明且可解释的 AI 工作流程。

IBM Db2 Warehouse

在整个企业中运行“永远在线”的分析工作负载,现已与 watsonx.data 集成。

IBM Netezza

在您需要的任何地方体验集成式 watsonx.data 的统一高速分析。

了解有关 IBM watsonx™ AI 和数据平台的更多信息。
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脚注

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。

IBM 可自行决定更改或撤销有关公司计划、方向和意图的声明,恕不另行通知。请参阅定价了解详细信息。除非软件定价中另有规定,否则所有特性、功能和潜在更新仅限 SaaS。IBM 不保证 SaaS 和软件具备相同的特性和功能。