Cree la base de datos adecuada para la IA generativa
Diseñe una arquitectura de datos que acelere la preparación de los mismos para la IA generativa y desbloquee una productividad sin precedentes para los equipos de datos.
Las pilas de datos fragmentadas, las presiones sobre la productividad y la falta de preparación de los datos para la IA generativa están impulsando a las empresas a evaluar nuevas estrategias de datos. El tejido de datos está diseñado para aprovechar el poder de la IA generativa para racionalizar la integración, la curación, el gobierno y la entrega de datos de alta calidad para el análisis y la inteligencia artificial (IA).
El tejido de datos de nueva generación es híbrido por diseño y puede funcionar en cualquier lugar, en el entorno local o en cualquier entorno de nube. También se integra a través de planos de datos híbridos, soportando cualquier estilo de integración de datos.
El tejido de datos introduce nuevas herramientas de inteligencia e integración de datos para preparar estos para la IA generativa, lo que ayuda a garantizar la preparación tanto de los datos estructurados como de los no estructurados en las iniciativas de IA. Al racionalizar la preparación y la integración de los datos, las organizaciones pueden desbloquear la productividad de sus equipos de datos e impulsar la innovación empresarial.
Conecte datos de fuentes dispares en entornos multinube con una variedad de estilos de integración que incluyen captura de datos por lotes, en tiempo real y modificados.
Proteja los datos cruciales de la empresa de los riesgos actuales y emergentes, dondequiera que se encuentren.
Utilice modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para escalar la comprensión contextual de los datos, lo que permite a los consumidores de los mismos confiar y utilizar información fiable.
Características clave de una arquitectura de data fabric
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 que maximizan el rendimiento a la vez que minimizan el almacenamiento y los costes.
Un mercado en línea compatible con 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, crear, probar, optimizar e implementar las diversas capacidades de una arquitectura de data fabric.
Definición y aplicación unificadas de políticas, gobierno, seguridad y administración de datos para un pipeline preparado para la empresa.
Una arquitectura componible basada en IA para entornos de nube híbrida.
Con el data fabric, las organizaciones pueden crear la infraestructura de datos adecuada para la IA mediante el uso de herramientas de integración e inteligencia de datos para adquirir, gobernar, organizar y ofrecer datos de alta calidad. Los desarrolladores de IA pueden acceder fácilmente a estos datos utilizando IBM watsonx.ai. e IBM watsonx.data. Además, la integración de datos ayuda a completar watsonx.data.
Un data fabric es un método arquitectónico diseñado para simplificar el acceso a datos y facilitar el autoconsumo de datos para el flujo de trabajo específico de una organización. Las capacidades integrales del data fabric incluyen la conciliación de datos, la observabilidad, la gestión de datos maestros, la calidad de los datos, la integración de datos en tiempo real y mucho más, todo lo cual puede implementarse sin sustituir las pilas tecnológicas existentes.
Ya sea simplificando el trabajo cotidiano de los productores de datos o proporcionando un acceso autoservicio a los ingenieros y científicos de datos y usuarios empresariales, un tejido de datos prepara y entrega la información necesaria para mejorar los conocimientos y la toma de decisiones.
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.
Recursos
IBM es reconocida como líder en el Magic Quadrant 2024 de Gartner para soluciones de calidad de los datos aumentada
IBM nombrada líder por 19.º año consecutivo en el Magic Quadrant de Gartner de 2024 para herramientas de integración de datos
Desbloquee el valor de los datos permitiendo el intercambio de productos relacionados con ellos. Descubra cómo IBM Data Product Hub puede ayudar a las organizaciones a acelerar los resultados basados en datos.
Preguntas más frecuentes
Un data fabric y una data mesh pueden coexistir. Un data fabric proporciona las capacidades necesarias para implementar y aprovechar al máximo una data mesh 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 data mesh y seguir beneficiándose de una arquitectura de datos centrada en casos de uso, independientemente de si sus datos se encuentran alojados en el entorno local o en la nube.
Leer: Tres formas en que un data fabric permite la implementación de una data mesh
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 el entorno local 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, 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 encierran conocimientos que pasan desapercibidos, lo que da lugar a una laguna de conocimientos.
Con las capacidades de virtualización de datos en una arquitectura de data fabric, 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 los complejos pipelines ETL están dando lugar a un nuevo método 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.
Sin embargo, para acceder a todos estos datos que ahora están optimizados y gobernados localmente por el lakehouse en toda su organización, se requiere un data fabric para simplificar la gestión de datos y hacer cumplir el acceso globalmente. Un data fabric le ayuda a optimizar el potencial de sus datos, fomentar el intercambio de los mismos y acelerar las iniciativas de datos mediante la automatización de la integración, la incorporación del gobierno y la facilitación del autoconsumo de datos de una forma que los repositorios de almacenamiento no pueden.
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.