将分散的数据转化为稳定可靠、契合情境的 AI“燃料”
将零散数据快速转化为可靠的 AI 成果
数据分散、上下文缺失和计算成本高昂会拖慢团队的工作进度。IBM® watsonx.data 可从 AI 应用的第一天起，就提高数据的可用性和可信度——整合数据访问权限、自动治理并支持 AI 和 BI 工作量，而无需重新构建平台。
从小规模起步，快速验证结果，并在当前基础设施中扩展 AI。
焦点
功能
无需移动或复制数据，即可跨云端和本地环境访问并查询数据，确保团队能够更灵活地加快采取行动，同时满足监管和运营需求。
在高效引擎上运行各类 AI 和分析工作量，防止过度配置并提高性能，同时根据 AI 使用量灵活扩展，以维持成本的可预测性。
在所有数据和工作量中应用一致的访问控制、策略和沿袭，以便 AI 智能体和分析工具基于可信、已治理的数据运行，从而降低风险并增强信心。
利用开放式标准基础设施，与现有的技术堆栈相互配合，并支持新的工具和工作量，以满足不断增长的 AI 需求，而不会受到专有格式的限制。
查看 watsonx.data 的实际应用
了解 IBM watsonx.data 如何帮助组织简化复杂的数据财产、消除数据孤岛、降低不断攀升的工作量成本，并支持混合云部署——同时最大限度提升现有数据投资的投资回报率。
用例
借助 OpenRAG 解锁智能体式 AI 的强大实力，以提供包含丰富上下文的 AI 结果。基于开源基础进行构建，在几分钟内启动您的 RAG 解决方案，并从试点项目快速过渡至生产阶段。
支持 AI 应用程序、分析和 BI 工具处理不同数据库、数据湖、文档和对象存储器中包含丰富上下文、已治理的互联数据，从而生成一致且可解释的结果。
在符合组织性能和成本需求的引擎上运行 AI 和分析工作负载，避免部署一刀切式平台，并随工作量的扩展优化性价比。
成功案例
利用 AI 就绪型数据更快处理帮助台工单
CrushBank 使用 watsonx.data 作为结构化和非结构化数据的集中受控存储工具，将每天解决的工单数量提高 40%。这有助于确保其 AI 系统能够快速检索准确的客户特定信息，缩短平均解决时间并提高首次呼叫解决率。
资源
深入了解双管齐下的方案——让数据服务于 AI，将 AI 应用于数据，助您克服当今的数据挑战。它还能确保数据实现 AI 就绪，同时利用 AI 构建智能数据管理流程。
了解如何确保企业数据实现 AI 就绪，并高效、安全地对其进行扩展。首先，基于结构化和非结构化数据构建数据基础，将战略举措转化为切实影响。
Forrester 面向数据从业者开展的一项调研表明：超过四分之一的受访者估计，由于数据质量低下，他们每年会损失超过 500 万美元，其中 7% 的人表示损失达 2,500 万美元或更多。¹
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脚注
1. 《2023 年，数据质量低下已造成数百万美元损失；如不加干预，AI 领域或将面临数十亿美元流失风险》，Forrester，2024 年 7 月 31 日。