Sus datos están por todos lados y eso es parte del problema. Los datos en silos son aún más problemáticos si sus equipos de desarrollo y datos también trabajan en silos, ya que la respuesta a incidentes se ralentizará. Esta falta de colaboración afecta también a otras áreas de su negocio, como la corrección de errores o la definición de objetivos, y hará que tanto sus operaciones como el uso de los datos sean ineficientes.
Una plataforma IBM DataOps le permite acabar con la distinción entre equipos de desarrollo y de datos gracias a un trabajo colaborativo orientado a desarrollar una visión general del proceso de adquisición de datos. De esta manera, la respuesta a incidentes se acelerará, los errores se corregirán antes y un equipo cohesionado podrá definir y actualizar los objetivos de rendimiento en tiempo real. Sus datos serán ágiles, precisos y eficientes en todos los puntos.
Acceda a software ágil para organizar, gobernar, gestionar y suministrar datos —conectados y optimizados en cada una de las fases de su ciclo de vida— en toda la cadena de suministro.
Aplique controles para garantizar la calidad, el enmascaramiento o la simbolización de los datos, entre otras cosas, de forma automática y personalizable, a fin de que los datos estén protegidos y su conformidad esté verificada en todas las fases del proceso.
Ofrezca a las partes interesadas acceso de autoservicio. Esta calidad facilitará el descubrimiento, la selección y el suministro de los datos a cualquier destino, además de reducir su dependencia de TI, acelerar los resultados de análisis y disminuir los costes de datos.
Un catálogo de datos moderno diseñado para ayudar a los científicos de datos, profesionales del gobierno del dato y analistas de negocio a activar los datos para su uso en IA, operaciones empresariales y análisis.
Una herramienta de integración de datos altamente escalable para diseñar, desarrollar y ejecutar trabajos que impliquen la migración y la transformación de datos. Se puede implementar en IBM Cloud Pak for Data, IBM® Cloud o de forma local.
Una plataforma de datos multicloud flexible que integra todos sus datos, ya estén almacenados localmente o en un cloud, y refuerza su seguridad en el origen.
Catalogue, proteja y gobierne todo tipo de datos, rastree el linaje de datos y gestione data lakes.
Integre, replique y virtualice datos en tiempo real para satisfacer las necesidades de acceso y entrega de datos en múltiples clouds.
Obtenga una vista de 360 grados fiable de sus datos y permita que los usuarios entiendan también los suyos.
Limpie y gestione los datos al tiempo que los pone a disposición de toda su organización.
Transforme grandes cantidades de datos sin procesar en información consumible y de calidad.
Proporcione funciones de captura y sincronización de datos de cambio en tiempo real para que los datos estén disponibles en poco tiempo.
Automatice la gestión de políticas y metadatos, proporcione definiciones coherentes y habilite la gestión del autoconsumo de datos empresariales de alta calidad.
Al modernizar su arquitectura de información, Flagstar Bank pudo ofrecer a sus clientes datos más precisos y con mayor rapidez mediante sus soluciones personalizadas.
Vanguard puso en marcha prácticas de protección de datos de los clientes dentro de su programa de gobierno del dato, y se convirtió así en un líder de transformación digital en su sector.
Descubra en esta guía interactiva cómo IBM DataOps desarrolla una cultura controlada por datos, escalable y ágil mediante la automatización, la calidad de datos y el gobierno.
Lea sobre cómo la metodología y el uso de IBM DataOps pueden ayudarle a ofrecer un canal de datos para la empresa.
Descubra qué define a un líder, cómo un líder adopta DataOps y qué beneficios aporta DataOps a la IA y otras iniciativas empresariales.
Conozca las dimensiones de DataOps, el equipo y el proceso. Después, aprenda a organizar datos durante la implementación de DataOps mediante IBM® Cloud Pak for Data, configure IBM Cloud Pak for Data en Red Hat® OpenShift® y ajuste artefactos de gobierno para los datos, entre otras cosas.
Lea este artículo del blog sobre DataOps, una perspectiva diferente de su definición y cómo funciona.