Convierta los datos dispersos en combustible fiable y contextualmente relevante para la IA
Convierta datos fragmentados en resultados fiables de IA rápidamente
Los datos dispersos, la falta de contexto y los costes de procesamiento ralentizan el progreso de los equipos. IBM® watsonx.data hace que los datos sean utilizables y fiables para la IA desde el primer día, unificando el acceso a datos, automatizando el gobierno y soportando las cargas de trabajo de IA y BI sin replatforming.
Empiece poco a poco, valide los resultados rápidamente y escale la IA en su infraestructura actual.
En el punto de mira
Características
Acceda a los datos y consúltelos en entornos en la nube y on-premises sin moverlos ni duplicarlos, lo que proporciona a los equipos la flexibilidad necesaria para avanzar con mayor rapidez y satisfacer al mismo tiempo las necesidades normativas y operativas.
Ejecute cada carga de trabajo de IA y análisis en el motor más eficiente, evitando el sobreaprovisionamiento, mejorando el rendimiento y ayudando a mantener los costos predecibles a medida que aumenta el uso de la IA.
Aplique controles de acceso, políticas y linaje coherentes en todos los datos y cargas de trabajo para que sus agentes de IA y análisis funcionen con datos controlados, lo que reduce el riesgo y aumenta la confianza.
Aproveche una base abierta y basada en estándares que funcione con su tecnología actual y que admita nuevas herramientas y cargas de trabajo a medida que sus necesidades de IA crezcan, sin quedarse en formatos patentados.
Vea watsonx.data en acción
Descubra cómo IBM watsonx.data ayuda a las organizaciones a optimizar los complejos conjuntos de datos, eliminar los silos de datos, reducir los crecientes costes de las cargas de trabajo y dar soporte a las implementaciones de nube híbrida, todo ello a la vez que maximiza el ROI de las inversiones en datos existentes.
Casos prácticos
Implemente el poder de la IA agéntica con OpenRAG para ofrecer resultados de IA ricos en contexto. Construya sobre cimientos de código abierto para lanzar su solución RAG en cuestión de minutos, pasando rápidamente de la fase piloto a la productividad.
Permita que las aplicaciones de IA, los análisis y las herramientas de BI trabajen con datos conectados, ricos en contexto y gobernados en bases de datos, data lakes, documentos y almacenamiento de objetos para obtener resultados coherentes y explicables.
Ejecute cargas de trabajo de IA y análisis en los motores que mejor se adapten a sus necesidades de rendimiento y costes, evitando plataformas únicas y optimizando el rendimiento de los precios a medida que escalan las cargas de trabajo.
Casos de éxito
Resolver los tickets del help desk más rápido con datos preparados para la IA
CrushBank aumentó sus tickets resueltos por día en un 40 %, utilizando watsonx.data como almacén central y gobernado para datos estructurados y no estructurados. Esto permitió a su sistema de IA recuperar rápidamente información precisa y específica del cliente, reduciendo el tiempo medio de resolución y mejorando las tasas de resolución en la primera llamada.
Recursos
Explore cómo un enfoque doble (datos para la IA e IA para los datos) puede ayudarle a superar los retos actuales en materia de datos. También puede preparar sus datos para la IA y, al mismo tiempo, utilizar la IA para hacer que la gestión de datos sea más inteligente.
Vea cómo puede hacer que sus datos empresariales estén preparados para la IA y escalarlos de forma eficiente y segura. Empiece por crear una base de datos basada en datos estructurados y no estructurados, convirtiendo la estrategia en impacto.
Una encuesta realizada por Forrester a los profesionales de los datos indica que más de una cuarta parte estima que pierden más de 5 millones de dólares al año debido a la mala calidad de los datos, y el 7 % declara pérdidas de 25 millones de dólares o más¹.
Explore artículos y perspectivas sobre por qué la calidad de los datos, el acceso y el gobierno son importantes para la IA, demostrando cómo la IA a escala comienza con una base de datos sólida.
Notas a pie de página
1. Millions Lost In 2023 Due To Poor Data Quality, Potential For Billions To Be Lost With AI Without Intervention. Forrester. 31 de julio de 2024.