快速、大规模地提供可操作的数据
一方面要管理人们对人工智能 (AI) 能力的期望，另一方面又难以解决数据激增和数据不可及的问题，这是数据领导者面临的最紧迫挑战。数据孤岛、实时数据处理，以及数据质量问题，都是让数据团队头疼的难题。技术债务、工具滥用和技能短缺进一步加剧了这些挑战。
IBM® watsonx.data integration具备统一的控制平面，支持无缝操作提取、转换、加载 (ETL) 或提取、加载、转换 (ELT) 数据管道、实时流管道和数据复制作业，从而消除对碎片化工具的需求。它能够灵活适应任何区域的管道部署与执行，无论是在云端、本地还是混合环境中均可运行。凭借其持续的数据可观察性功能，您能够管理数据管道的健康状况，确保快速检测并修复问题。
将原始数据转换为适合 AI 使用的数据，并确保能够快速、大规模地访问可信且一致的数据。
统一各种数据源，为模型训练提供动力，增强 AI 对上下文的理解和功能。
匹配集成方式，以满足性能、成本、延迟、可用性、质量和安全性方面的 SLA。
无论数据在 data fabric 架构中本地部署的位置（本地、云或混合环境），都可以从应用程序中成功提取数据。
IBM watsonx.data integration具备统一的控制平面，支持无缝整合任何数据、使用任何样式，从而消除工具滥用和技术债务。
IBM StreamSets 可通过直观的图形界面，实现流式数据管道，促进跨混合和多云环境的无缝数据整合。
IBM DataStage 是业界领先的数据集成工具，可帮助您设计、开发和运行移动和转换数据的作业。
IBM Databand 是用于数据管道和仓库的可观测性软件，该软件会自动收集元数据来构建历史基线、检测异常并分类警报，以修复数据质量问题。
创建一个精心设计的数据管道，使用正确的整合方式，无论是 ETL、ELT、一次性摄取还是变更数据捕获 (CDC)，无论是分批还是实时整合。
在现有混合多云基础设施的任何位置，嵌入数据整合功能，并通过单一控制平面管理一切。
构建可复用的数据管道，无论技术和底层数据存储架构如何变化，它都能正常运行。
利用持续的数据可观察性，更早地发现数据事件，更快地加以解决，并向业务部门提供更高质量的数据。
从单一平台管理所有数据类型-结构化、半结构化和非结构化数据。
用例
针对您的生成式 AI 计划、实时分析、仓库现代化和运营需求，创建有弹性、高性能和成本优化的数据管道。
统一各种数据源，为模型训练提供动力，并增强人工智能对上下文的理解和能力。
利用可靠且易于创建的流式数据管道，实现实时分析和及时决策。
将任何格式、复杂程度或大小的大量原始数据快速转换为可使用的高质量信息。
在不移动数据的情况下，以安全、受控的方式获得不同数据类型和来源的单一数据视图。
更早地发现未知数据事件，更快地解决它们， 提供可靠且可随时使用的数据。