Sus empleados necesitan tomar decisiones basadas en datos, pero con demasiada frecuencia, los datos se encuentran en silos. Con un profundo conocimiento de las necesidades y casos de uso de su organización, puede diseñar una arquitectura de datos que capacite a sus equipos y funcione en todo el ecosistema.
¿Cuáles son los casos de uso de datos y los retos más comunes? Integración, gobierno, observabilidad, catalogación y orquestación de datos y gestión de datos maestros. Obtenga más información sobre cada uno de ellos y sobre cómo una arquitectura de datos moderna, como el data fabric, puede ayudar a dar forma y unificar una empresa basada en datos.
IBM presenta Data Product Hub para permitir el intercambio de datos en toda la empresa
IBM Cloud Pak for Data 5.0 ya está aquí con nuevas funciones para agilizar el uso compartido de datos, la integración de datos y la gobernanza
La IA empresarial requiere datos fiables construidos sobre la base de datos adecuada. Con el data fabric de IBM, nuestros clientes pueden crear la infraestructura de datos adecuada para la IA utilizando las capacidades de integración y gobierno de datos para adquirir, preparar y organizar los datos antes de que los generadores de IA puedan acceder a ellos con facilidad mediante watsonx.ai y watsonx.data. Aproveche IBM DataStage como la principal solución de ingestión para llenar el lakehouse de datos de watsonx.data.
El data fabric es un enfoque arquitectónico diseñado para simplificar el acceso a los datos y facilitar el consumo de datos de autoservicio para los flujos de trabajo exclusivos de una organización. Las capacidades integrales del data fabric incluyen la correspondencia de datos, la observabilidad, la gestión de datos maestros, la calidad de los datos y la integración de datos en tiempo real, que pueden implementarse sin necesidad de desmantelar y sustituir las pilas tecnológicas existentes. Ya sea para simplificar el día a día de los productores de datos o para proporcionar a los ingenieros de datos, científicos de datos y usuarios empresariales un acceso autoservicio a los datos, una estructura de datos prepara y proporciona los datos necesarios para obtener información y mejorar la toma de decisiones.
El data fabric de IBM proporciona a las organizaciones una base de datos de confianza que permite a los clientes automatizar la detección, el enriquecimiento y la protección de datos a través de nuestras capacidades de gobierno y calidad de datos, empleando varios estilos de integración de datos para proporcionar datos de confianza para flujos de trabajo de IA. Esta arquitectura es componible, lo que permite a IBM responder a las necesidades de los clientes en cualquier punto de su experiencia de datos.
Gracias a una plataforma unificada de datos e IA, la IBM Global Chief Data Office incrementó sus oportunidades de negocio en 5000 millones de dólares en tres años.
El Instituto de Ciencia y Tecnología de Luxemburgo construyó una plataforma de vanguardia con una entrega de datos más rápida para potenciar a empresas e investigadores.
El State Bank of India transformó su experiencia de cliente diseñando una plataforma inteligente con una integración de datos más rápida y segura.
Una capa de abstracción que proporciona una comprensión empresarial común del procesamiento de datos y la automatización para actuar a partir de los conocimientos.
Una gama de estilos de integración para extraer, ingerir, transmitir, virtualizar y transformar datos no estructurados, impulsados por políticas de datos para maximizar el rendimiento al tiempo que se minimizan el almacenamiento y los costes.
Un mercado que admite el consumo de autoservicio, permitiendo a los usuarios encontrar, colaborar y acceder a datos de alta calidad.
Gestión integral del ciclo de vida para componer, construir, probar, optimizar e implementar las distintas capacidades de una arquitectura basada en un data fabric.
Definición y aplicación unificadas de políticas, gobierno, seguridad y gestión de datos para una canalización de datos preparada para la empresa.
Una arquitectura componible basada en IA para entornos de nube híbrida.
Descubra por qué IBM es reconocida como líder en el Magic Quadrant de Gartner de 2024 para soluciones de calidad de datos aumentada.
IBM fue nombrada Líder por 18.º año consecutivo en el Magic Quadrant de Gartner de 2023 para herramientas de integración de datos
Una arquitectura de estructura de datos proporciona datos controlados en entornos híbridos y multinube para impulsar la innovación y el crecimiento.
El data fabric y la malla de datos pueden coexistir. Un data fabric proporciona las capacidades necesarias para implantar y aprovechar al máximo una malla de datos mediante la automatización de muchas de las tareas necesarias para crear productos de datos y gestionar el ciclo de vida de los mismos. Al utilizar la flexibilidad de una base de data fabric, puede implementar una malla de datos y seguir aprovechando las ventajas de una arquitectura de datos centrada en casos prácticos, independientemente de si sus datos se encuentran en las instalaciones o en la nube.
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La virtualización de datos es una de las tecnologías que permite un enfoque de data fabric. En lugar de trasladar físicamente los datos desde diversas fuentes en las instalaciones y en la nube mediante el proceso estándar de extracción, transformación y carga (ETL), una herramienta de virtualización de datos se conecta a diferentes fuentes de datos, integra solo los metadatos necesarios y crea una capa de datos virtual. Esto permite a los usuarios utilizar los datos de origen en tiempo real.
Los datos siguen acumulándose y a menudo resulta demasiado difícil para las organizaciones acceder a la información. Estos datos contienen información que no se ve, lo que da lugar a una brecha de conocimiento.
Con las capacidades de virtualización de datos en una arquitectura de tejido de datos, las organizaciones pueden acceder a los datos en origen sin moverlos, lo que ayuda a acelerar el tiempo de obtención de valor mediante consultas más rápidas y precisas.
Las herramientas de gestión de datos comenzaron con bases de datos y evolucionaron hacia almacenes de datos y data lakes en la nube y en las instalaciones a medida que surgían problemas empresariales más complejos. Sin embargo, las empresas se ven constantemente limitadas por la ejecución de cargas de trabajo en almacenes de datos y data lakes ineficientes en cuanto a rendimiento y costes, así como por su capacidad para ejecutar análisis y casos de uso de IA. La llegada de nuevas tecnologías de código abierto y el deseo de reducir la duplicación de datos y las complejas canalizaciones ETL están dando lugar a un nuevo enfoque arquitectónico conocido como el lakehouse de datos, que ofrece la flexibilidad de un data lake con el rendimiento y la estructura de un almacén de datos, junto con metadatos compartidos y gobierno, controles de acceso y seguridad integrados. Pero para poder seguir accediendo a todos estos datos ahora optimizados y gobernados localmente por la casa del lago en toda la organización, se necesita un data fabric para simplificar la gestión de los datos y aplicar el acceso de forma global. Un data fabric le ayuda a optimizar el potencial de sus datos, fomentar el intercambio de datos y acelerar las iniciativas de datos mediante la automatización de la integración de datos, la incorporación de la gobernanza y la facilitación del consumo de datos de autoservicio de una forma que los repositorios de almacenamiento no permiten.
El data fabric es la siguiente etapa en la evolución de estas herramientas. Gracias a esta arquitectura, puede seguir utilizando los distintos repositorios de almacenamiento de datos en los que ha invertido, al tiempo que simplifica la gestión de datos.