下一代数据集成的力量
即使是最雄心勃勃的人工智能 (AI) 计划，数据质量差也会使其脱轨，导致经济损失和战略挫折。现代数据集成解决方案（例如 IBM® DataStage）通过为开发人员、工程师和企业提供旨在增强以下方面的技术技来应对这些挑战：
- 生产力：一个机器学习辅助的、无代码或低代码界面，可快速连接和集成来自数百种数据源、目标和格式的数据。
- 性能：行业领先的并行处理引擎，具有主动数据管道可观察性和监控。
- 灵活性：使用远程引擎架构在任何云、虚拟私有云 (VPC)、地理位置或本地按照您的条件处理数据，并使用根据用例需求量身定制的各种可重复使用的集成模式。
通过采用强大的数据集成框架，企业可以帮助确保数据的准确性、及时性和价值，释放其 AI 投资的真正潜力并推动整个组织做出明智的决策。
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企业领导者面临着实施生成式 AI (gen AI) 的巨大压力，因为它具有影响盈利的巨大潜力：预计在未来 10 年内，gen AI 将使全球 GDP 增长 7%。Gartner 预计，到 2026 年，80% 的企业将部署或计划部署基础模型，并采用生成式 AI，因此支持 AI 计划的必要性比以往任何时候都更加紧迫。
然而，企业扩展 AI 面临着巨大的进入壁垒，主要是与数据相关的问题。组织需要可靠的数据来构建强大的 AI 模型并获得准确的洞察分析，但当今的科技环境带来了前所未有的数据挑战，阻碍了 AI 计划的发展。据 Gartner 预测，到 2025 年底，至少 30% 的生成式 AI 项目将在概念验证后因数据质量差而被放弃。
干净、一致和可靠的数据对于最大限度地提高 AI 投资回报率至关重要，尤其是考虑到不同格式和位置的数据的爆炸性增长。采用 Data Fabric 架构的企业方法可以加速 AI 就绪数据的生成，该方法在整个组织内实现数据民主化，有助于确保及时、可信、业务就绪的数据。成功 Data Fabric 架构的一个关键支柱是数据集成。
数据集成是 Data Fabric 的关键要素，也是提高 AI、商业智能 (BI) 和分析用例中数据可用性的关键组成部分之一。现在，这对于公司的蓬勃发展至关重要；通过合并来自各种来源的数据，企业可以获得宝贵的洞察分析，做出更好的决策，发现新的收入机会并简化运营。然而，传统的数据集成实践和技术通常面临以下几个障碍：
- 数据孤岛和复杂性：数据以各种格式和结构在本地、云端、应用程序和位置之间快速传播，从而产生阻碍分析的不一致性。这些孤立的数据集阻碍了整体视野，从而减缓了有价值的洞察分析的发现。因此，数据团队通常面临漫长的周期来手动标准化数据，这是一个复杂且耗时的过程。
- 代码孤岛：代码驱动的数据集成虽然功能强大，但可能很麻烦且成本高昂。需要复杂的逻辑来处理多样化的数据，而手写的结构化查询语言查询容易出错，且需要不断维护。这种数据集成管道方法带来了巨大的开发和维护负担。数据工程师需要专注于以可重复、可维护的方式构建转换逻辑，并使用 DataOps 工具来减少生产交付时间和风险。
- 可扩展性和性能：传统的数据集成方法，即使使用成熟的工具，也难以满足现代数据不断增长的数量和实时处理需求，尤其是跨本地和云工作负载。这些方法通常无法扩展以满足当今组织的高性能要求。
- 技能壁垒：经验丰富的数据团队在应对下游消费者日益增长的数据需求方面面临着越来越大的压力，而对数据素养的提升和经验丰富的数据工程师的短缺又加剧了这种压力。因此，一项既能为技术水平较低的用户提供支持，又能加快专业数据团队实现价值的时间的战略至关重要。
现代数据集成解决方案通过提供以下支持来应对这些挑战：
- 为开发人员提供支持：无代码/低代码、直观的用户界面，使开发人员能够以最少的编码快速构建可重用、可重复的数据管道，同时提供灵活的可扩展性。其开放的生态系统预置了各种数据源和格式的连接器，简化了集成过程，使整个过程更快、更高效。
- 为工程师提供支持：行业领先的数据处理性能有助于确保及时交付数据，而主动式管道监控可在问题影响下游工作流之前发现并加以解决。
- 为企业提供支持：部署灵活性（只需设计一次任务并在任何地理位置或 VPC 中运行）可为不断变化的业务需求提供可扩展性。此外，运行时灵活性允许在提取、转换、加载 (ETL) 或提取、加载、转换 (ETL) 处理模式之间切换，而无需手动重新编码，这使组织能够优化其集成风格，以满足用例需求，从而加强成本管理和提高性能。
近二十年来，IBM 一直是数据集成领域值得信赖的供应商，提供行业领先的工具。为了满足企业在当今混合云和 AI 环境下的需求，IBM 推出了下一代 DataStage。这是一个现代数据集成解决方案，可帮助设计、开发和运行任务，以行业领先的性能和灵活性来移动和转换数据，从而企业能够释放数据的真正潜力。