Sus empleados necesitan tomar decisiones basadas en datos, pero estos suelen encontrarse en silos. Con un profundo conocimiento de sus casos prácticos y necesidades empresariales, puede diseñar una arquitectura de datos que capacite a sus equipos y funcione en todo su ecosistema.
¿Cuáles son los Casos de éxito en el 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.
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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.
El data fabric es un método arquitectónico diseñado para simplificar el acceso a datos y facilitar el autoconsumo de datos dentro de 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 implantarse sin necesidad de desmantelar y sustituir las pilas tecnológicas existentes. Desde simplificar el trabajo diario de los productores de datos hasta proporcionar a los ingenieros de datos, científicos de datos y usuarios empresariales un acceso de autoservicio a los datos, el data fabric prepara y proporciona los datos necesarios para obtener conocimientos y tomar mejores 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 Luxembourg Institute of Science and Technology construyó una plataforma de vanguardia con una entrega de datos más rápida para impulsar a empresas e investigadores.
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 la extracción, la ingesta, el flujo, la virtualización y la transformación de 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 administración de datos para una canalización de datos preparada para la empresa.
Una arquitectura componible integrada en IA diseñada para entornos de nube híbrida.
IBM fue nombrada Líder por 18.º año consecutivo en el Magic Quadrant™ de Gartner® de 2023 para herramientas de integración de datos
Descubra por qué el informe Magic Quadrant 2022 de Gartner cita a IBM como líder en soluciones de calidad de datos.
Una arquitectura de data fabric proporciona datos controlados en entornos híbridos y multinube para impulsar la innovación y el crecimiento.
El data fabric y la data mesh pueden coexistir. Un data fabric proporciona las capacidades necesarias para implantar 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 aprovechando las ventajas de una arquitectura de datos centrada en casos prácticos, independientemente de si sus datos se encuentran en local o en la nube.
Lea: Las tres formas en que el data fabric permite implementar 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 locales 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 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 no solo se ven obligadas a ejecutar sus cargas de trabajo en almacenes de datos y data lakes poco rentables y de bajo rendimiento, sino que también se ven ralentizadas por su incapacidad para utilizar casos prácticos y análisis de IA. La llegada de nuevas tecnologías de código abierto y el deseo de reducir la duplicación de datos y las complejas canalizaciones ETL han dado lugar a un nuevo método arquitectónico conocido como lakehouse de datos, que ofrece la flexibilidad de un lago de datos combinada con el rendimiento y la estructura de un almacén de datos, así como metadatos compartidos y gobernanza, controles de acceso y seguridad integrados. Sin embargo, para seguir accediendo a todos estos datos, optimizados y gobernados localmente por el lakehouse en toda su organización, se necesita un data fabric que simplifique la gestión de datos y garantice el acceso global. Un data fabric le ayuda a maximizar el potencial de sus datos, promover el intercambio de datos y acelerar las iniciativas de datos mediante la automatización de la integración de los mismos, la integración de la gobernanza y la facilitación del autoconsumo de los datos en función de sus necesidades, 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.