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现已推出,一款适合特定用途的基于开放式架构构建的为 AI 而生的湖仓一体方案,助力企业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 可支持您通过以下方式利用所有数据扩展人工智能 (AI) 和分析,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。
  • 适用的查询引擎可优化数据工作负载。
  • 集成的矢量数据库可为检索增强生成 (RAG) 和其他 AI 用例准备数据。
  • AI 驱动的嵌入式语义层可加速数据访问并解锁新的数据洞察分析,而无需 SQL。
  • 与数据库、工具和现代数据堆栈集成,可最大限度利用现有数据投资。
  • 混合部署选项可在几分钟内跨任何云环境或本地环境进行部署。
IBM 在 Think 大会上公布令人兴奋的 watsonx.data 更新!

重大性能更新,可释放现有数据投资潜力的全新集成,以及可用于管理和提供 AI 所需数据的增强功能。

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

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用例

深入了解让数据发挥作用的方法。

实现数据仓库的成本优化 以适当的成本为合适的工作负载选择合适的引擎,来优化数据仓库中的工作负载。 详细了解数据仓库优化 观看网络研讨会

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 高效地为 AI 模型和应用程序统一、整理和准备数据。集成矢量化嵌入功能可在您信任的大型已治理数据集中支持 RAG 用例规模化。 阅读有关如何准备和提供 AI 所需数据的更多信息

在 AI 领域释放大型机数据的潜力 交易数据代表了许多组织的业务现状,可以为 AI 洞察分析提供独到的预测价值。通过与 IBM Data Gate for watsonx 集成,在生成式 AI 领域释放大型机交易数据的潜力。 了解有关如何在 AI 领域释放大型机数据潜力的更多信息

由生成式 AI 支持的数据洞察分析 将生成式 AI 驱动的语义层嵌入到 watsonx.data 中,从而通过语义搜索来轻松查找、从语义上丰富以及理解自然语言中曾经晦涩难懂的结构化数据,并更快地解锁数据洞察分析,而无需 SQL。

优势 随时随地缩放所有数据的 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。

将高质量数据用于 AI

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

功能

利用关键功能访问和共享整个混合云中的所有数据。

适用的查询引擎 通过 Presto、Presto C++ 和 Spark 等多个引擎,提供快速、可靠、高效的大数据处理。 阅读 Presto 白皮书 获取电子书:《学习和操作 Presto》

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(包括 IBM Knowledge Catalog),帮助确保企业的合规与安全。

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。统一、整理和准备矢量化嵌入,以利用您的数据来提高 AI 的相关性和准确性。

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

功能

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 利用划算的计算和存储,以及适用的查询引擎(如 Presto、Presto C++ 和 Spark、IBM® Db2、IBM® Netezza)来降低数据工作负载成本,这些引擎的能力可以动态伸缩。

加速生成式 AI 驱动的数据洞察分析 将 IBM® watsonx.ai 基础模型提供支持的语义层嵌入到 watsonx.data 中,从而通过语义搜索来轻松查找、从语义上丰富以及理解自然语言中曾经晦涩难懂的结构化数据,并更快地解锁数据洞察分析 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 无论数据位于整个混合云环境中的什么位置,都可以连接和访问数据的单一副本,还能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,同时有助于确保各个独立系统之间的无缝数据管理功能,以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),以便其跨混合云环境访问所有数据,从而快速获得可信洞察。”

— Chris Cochran,WANdisco 联盟副总裁

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。

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脚注

在比较 2023 年发布的定价时,针对 watsonx.data 的 VPC 小时数进行了标准化处理,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、工作负载和供应商而异。

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。