Datenintegration ist ein entscheidender erster Schritt bei der Entwicklung einer Anwendung für künstliche Intelligenz (KI). Es gibt zwar verschiedene Methoden, um diesen Prozess zu starten, aber Unternehmen beschleunigen den Prozess der Anwendungsentwicklung und -bereitstellung durch Datenvirtualisierung.
Die Datenvirtualisierung ermöglicht es Unternehmen, das verborgene Potenzial ihrer Daten zu erschließen und KI-gestützte Echtzeit-Einblicke für innovative Anwendungen wie vorausschauende Wartung, Betrugserkennung und Bedarfsprognosen zu liefern.
Trotz hoher Investitionen in Datenbanken und Technologie haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, einen Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen. Die Datenvirtualisierung überbrückt diese Lücke und ermöglicht es Unternehmen, ihre vorhandenen Datenquellen flexibel und effizient für KI- und Analyseinitiativen zu nutzen.
Die Virtualisierung von Daten fungiert als Brücke, die es der Plattform ermöglicht, bei Bedarf auf Daten aus externen Quellsystemen zuzugreifen und diese anzuzeigen. Dieser innovative Ansatz zentralisiert und optimiert die Datenverwaltung, ohne dass eine physische Speicherung auf der Plattform selbst erforderlich ist. Zwischen Datenquellen und Benutzern wird eine virtuelle Ebene eingerichtet, die es Unternehmen ermöglicht, auf ihre Daten zuzugreifen und sie zu verwalten, ohne dass eine Replikation oder Verschiebung vom ursprünglichen Speicherort erforderlich ist.
KI hat große Unternehmen erheblich verändert und die Geschäftsabläufe und Entscheidungsprozesse durch fortschrittliche Analyselösungen neu gestaltet. Diese Transformation beruht in hohem Maße auf der Datenvirtualisierung, die als zentrale Drehscheibe dient, die Echtzeit-Datenströme aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Sensordaten und Geräteprotokolle, miteinander verbindet und Datensilos und Fragmentierung beseitigt.
Die Datenvirtualisierung integriert nicht nur Echtzeitdaten, sondern auch historische Daten aus umfassenden Software-Suiten, die für verschiedene Funktionen wie die Unternehmensressourcenplanung oder das Kundenbeziehungsmanagement verwendet werden. Diese historischen Daten liefern je nach Suite wertvolle Erkenntnisse zu Bereichen wie Wartungsplänen, Asset-Performance oder Kundenverhalten.
Durch die Kombination von Echtzeit- und Verlaufsdaten aus verschiedenen Quellen schafft die Datenvirtualisierung eine umfassende und einheitliche Sicht auf das gesamte operative Datenökosystem eines Unternehmens. Diese ganzheitliche Sichtweise ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Mit dem Aufkommen generativer KI-Chatbots nutzen Foundation Models nun diesen umfangreichen Datensatz. Diese Algorithmen durchsuchen die Daten aktiv, um verborgene Muster, Trends und Korrelationen aufzudecken, und liefern wertvolle Erkenntnisse, die es fortgeschrittenen Analysen ermöglichen, eine Reihe von Ergebnissen vorherzusagen. Diese Vorhersagen können potenzielle Geschäftschancen wie Marktverschiebungen und Kundenbedürfnisse identifizieren, Systemprobleme und -ausfälle proaktiv erkennen und verhindern sowie Wartungspläne für maximale Betriebszeit und Effizienz optimieren.
Der direkte Zugriff auf gespeicherte Daten führt in der Regel zu einer geringeren Latenz als die virtuelle Datenabfrage, da letztere Echtzeit-Analysen für die vorausschauende Wartung behindern kann, bei denen zeitnahe Erkenntnisse von entscheidender Bedeutung sind.
Wir brauchen einen zweigleisigen Ansatz, um Echtzeit-Einblicke zu gewährleisten und Verzögerungen beim Zugriff auf virtualisierte Daten zu minimieren. Zunächst analysieren wir die Netzwerkinfrastruktur und optimieren die Datenübertragungsprotokolle. Dies kann Techniken wie die Netzwerksegmentierung zur Reduzierung von Überlastungen oder die Verwendung schnellerer Protokolle wie UDP für bestimmte Datentypen umfassen. Durch die Optimierung der Datenübertragung verkürzen wir die Zeit, die zum Abrufen der von Ihnen benötigten Informationen benötigt wird. Zweitens werden wir Strategien zur Datenaktualisierung implementieren, um einen einigermaßen aktuellen Datensatz für die Analyse zu erhalten. Dies könnte die Verwendung von Batch-Jobs beinhalten, um inkrementelle Datenaktualisierungen in regelmäßigen Abständen durchzuführen und die Aktualisierungshäufigkeit mit den erforderlichen Ressourcen abzugleichen. Es ist wichtig, dieses Gleichgewicht zu finden: Zu häufige Aktualisierungen können die Ressourcen belasten, während zu seltene Aktualisierungen zu veralteten Daten und ungenauen Vorhersagen führen können. Durch die Kombination dieser Strategien können wir sowohl eine minimale Latenz als auch einen neuen Datensatz für eine optimale Analyse erreichen.
Die kontinuierliche Abfrage virtualisierter Daten nach Echtzeiterkenntnissen kann die Quellsysteme überlasten und deren Leistung beeinträchtigen. Dies stellt ein kritisches Problem für die prädiktive Analyse oder KI dar, die auf häufige Datenaktualisierungen angewiesen ist.
Um die Abfragehäufigkeit für Ihre prädiktive Analyse und Berichterstattung zu optimieren, müssen Sie den Datenzugriff sorgfältig planen. Dazu gehört, dass nur kritische Datenpunkte abgerufen werden und möglicherweise Data-Replication-Tools für den Echtzeitzugriff aus mehreren Quellen verwendet werden. Darüber hinaus sollten Sie in Betracht ziehen, Datenabfragen für bestimmte kritische Punkte zu planen oder zu bündeln, anstatt ständig Abfragen durchzuführen. Dadurch wird die Belastung der Datensysteme verringert und die Gesamtleistung des Modells verbessert.
Die Ebene der Virtualisierung in der Datenplattform dient als Abstraktionsebene. Dies bedeutet, dass Entwickler KI-/ML- oder Data-Mining-Anwendungen für Unternehmen erstellen können, sobald die Abstraktionsschicht fertig ist, ohne sich Gedanken über den physischen Speicherort der Daten oder über die spezifischen Speicherdetails machen zu müssen. Sie können sich auf die Entwicklung der Kernlogik ihrer Modelle konzentrieren, ohne durch die Komplexität der Datenverwaltung behindert zu werden. Dies führt zu schnelleren Entwicklungszyklen und einer schnelleren Bereitstellung dieser Anwendungen.
Durch die Verwendung einer Ebene zur Abstraktion können sich Entwickler, die an Datenanalysen arbeiten, auf die Kernlogik ihrer Modelle konzentrieren. Diese Ebene dient als Schutzschild, der die Komplexität der Datenspeicherverwaltung verbirgt. Dies führt zu kürzeren Entwicklungszeiten, da sich die Entwickler nicht mit den Feinheiten der Daten auseinandersetzen müssen, was letztlich zu einer schnelleren Bereitstellung der Modelle für die vorausschauende Wartung führt.
Speicheroptimierungstechniken wie Normalisierung oder Denormalisierung lassen sich nicht unbedingt direkt auf alle Funktionen einer bestimmten Datenanalyseanwendung anwenden, spielen jedoch bei der Umsetzung eines hybriden Ansatzes eine wichtige Rolle. Dieser Ansatz umfasst die Integration sowohl der aufgenommenen Daten als auch der Daten, auf die über die Virtualisierung innerhalb der gewählten Plattform zugegriffen wird.
Die Bewertung der Kompromisse zwischen diesen Techniken trägt dazu bei, eine optimale Speichernutzung sowohl für eingegebene als auch für virtualisierte Datensätze zu gewährleisten. Diese Designüberlegungen sind für die Erstellung effektiver ML-Lösungen unter Verwendung virtualisierter Daten auf der Datenplattform von entscheidender Bedeutung.
Die Datenvirtualisierung hat sich über eine bloße Innovation hinaus weiterentwickelt. Es dient als strategisches Werkzeug zur Verbesserung der Fähigkeiten verschiedener Anwendungen. Ein gutes Beispiel ist eine Datenvirtualisierungsplattform. Diese Plattform erleichtert die Entwicklung einer Vielzahl von Anwendungen durch Datenvirtualisierung und verbessert dadurch erheblich deren Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Kapazität, um Erkenntnisse nahezu in Echtzeit zu liefern.
Lassen Sie uns einige überzeugende Anwendungsfälle untersuchen, die die transformative Kraft der Datenvirtualisierung veranschaulichen.
In der heutigen vernetzten Weltwirtschaft sind Lieferketten durch riesige Netzwerke mit komplexen Abhängigkeiten gekennzeichnet. Die Datenvirtualisierung optimiert diese komplexen Systeme entscheidend. Eine Datenvirtualisierungsplattform vereint Daten aus zahlreichen Quellen, darunter Produktionskennzahlen, Logistikverfolgungsdetails und Markttrenddaten. Diese umfassende Ansicht ermöglicht es Unternehmen, sich ein vollständiges Bild von ihren gesamten Lieferkettenabläufen zu machen.
Stellen Sie sich vor, Sie hätten ungehinderte Sicht auf alle Aspekte. Sie können potenzielle Engpässe proaktiv erkennen, Logistikprozesse optimieren und sich in Echtzeit an veränderte Marktbedingungen anpassen. Das Ergebnis ist eine optimierte und flexible Wertschöpfungskette, die erhebliche Wettbewerbsvorteile bietet.
Die digitale Revolution hat dafür gesorgt, dass es für den Geschäftserfolg entscheidend ist, Ihre Kunden zu verstehen. Eine Datenvirtualisierungsplattform bricht Datensilos durch den Einsatz von Datenvirtualisierung auf. Sie integriert nahtlos Kundendaten von verschiedenen Berührungspunkten, wie z. B. Verkaufsunterlagen, Kundendienstinteraktionen und Leistungsmetriken von Marketingkampagnen. Diese einheitliche Datenlandschaft fördert ein umfassendes Verständnis der Verhaltensmuster und Präferenzen der Kunden.
Mit diesen tiefgreifenden Kundeneinblicken können Unternehmen hochgradig personalisierte Erfahrungen schaffen, zielgerichtete Werbeaktionen durchführen und innovative Produkte entwickeln, die bei ihrer Zielgruppe besser ankommen. Dieser datengestützte Ansatz fördert die Kundenzufriedenheit und sorgt für eine dauerhafte Kundenbindung – ein entscheidender Faktor, um im heutigen wettbewerbsintensiven Umfeld erfolgreich zu sein.
Finanzbetrug entwickelt sich ständig weiter und stellt eine Herausforderung für die Aufdeckung dar, die proaktiv von Datenvirtualisierungsplattformen angegangen wird. Die Plattform identifiziert potenzielle Betrugsversuche in Echtzeit, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen, wie Transaktionsprotokollen, Verhaltensmustern von Benutzern und demografischen Details, virtualisiert und analysiert. Dieser Ansatz schützt Unternehmen nicht nur vor finanziellen Verlusten, sondern fördert auch das Vertrauen ihrer Kunden, ein entscheidender Faktor im heutigen digitalen Zeitalter.
Das transformative Potenzial der Datenvirtualisierung wird durch diese wirkungsvollen Anwendungen veranschaulicht. Die Plattform IBM Cloud Pak® for Data und IBM watsonx ermöglichen es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, Innovationen voranzutreiben und sich in verschiedenen Branchen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. IBM bietet auch IBM Data Virtualization als allgemeine Abfrage-Engine und IBM Knowledge Catalog für Data Governance an.
Wir sind hier, um Sie bei jedem Schritt Ihrer Datenvirtualisierung zu unterstützen.
Ergebnisse schneller voraussagen mithilfe einer Plattform mit Data-Fabric-Architektur