La integración de datos es un primer paso fundamental en la construcción de cualquier aplicación de inteligencia artificial (IA). Si bien existen varios métodos para iniciar este proceso, las organizaciones aceleran el proceso de desarrollo e implementación de aplicaciones a través de la virtualización de datos.
La virtualización de datos permite a las empresas desbloquear el potencial oculto de sus datos, proporcionando información de IA en tiempo real para aplicaciones de vanguardia como el mantenimiento predictivo, la detección de fraudes y la previsión de la demanda.
A pesar de las fuertes inversiones en bases de datos y tecnología, muchas empresas luchan por extraer más valor de sus datos. La virtualización de datos cierra esta brecha, lo que permite a las organizaciones utilizar sus fuentes de datos existentes con flexibilidad y eficiencia para las iniciativas de IA y análisis.
La virtualización de datos actúa como un puente, lo que permite que la plataforma acceda y muestre datos de sistemas de origen externos bajo demanda. Este enfoque innovador centraliza y agiliza la gestión de datos sin necesidad de almacenamiento físico en la propia plataforma. Se establece una capa virtual entre las fuentes de datos y los usuarios, lo que permite a las organizaciones acceder a sus datos y gestionarlos sin replicarlos ni moverlos desde su ubicación original.
La IA ha transformado significativamente las grandes empresas, reformulando las operaciones comerciales y los procesos de toma de decisiones a través de soluciones de análisis avanzadas. Esta transformación depende en gran medida de la virtualización de datos, que actúa como un centro neurálgico que conecta flujos de datos en tiempo real de diversas fuentes, como datos de sensores y registros de equipos, y elimina los silos y la fragmentación de datos.
La virtualización de datos no solo integra datos en tiempo real, sino también datos históricos de paquetes de software completos que se utilizan para diversas funciones, como la planificación de recursos empresariales o la gestión de relaciones con los clientes. Estos datos históricos proporcionan información valiosa sobre áreas como los programas de mantenimiento, el rendimiento de los activos o el comportamiento de los clientes, en función de la suite.
Al combinar datos históricos y en tiempo real de diversas fuentes, la virtualización de datos crea una visión completa y unificada de todo el ecosistema de datos operativos de una organización. Esta visión holística permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos y obtener una ventaja competitiva.
Con el auge de los chatbots de IA generativa, los modelos fundacionales ahora utilizan este rico conjunto de datos. Estos algoritmos analizan activamente los datos para descubrir patrones, tendencias y correlaciones ocultos, y proporcionan información valiosa que permite a la analítica avanzada predecir una serie de resultados. Estas predicciones pueden identificar posibles oportunidades de negocio, como los cambios en el mercado y las necesidades de los clientes, detectar y prevenir de forma proactiva problemas y fallos del sistema, y optimizar los programas de mantenimiento para obtener el máximo tiempo de actividad y eficiencia.
El acceso directo a los datos almacenados suele generar menos latencia en comparación con la recuperación de datos virtualizada, lo que puede impedir los análisis de mantenimiento predictivo en tiempo real, en los que la información oportuna es crucial.
Necesitamos un enfoque doble para garantizar información en tiempo real y minimizar los retrasos en el acceso a los datos virtualizados. En primer lugar, analizaremos la infraestructura de red y optimizaremos los protocolos de transferencia de datos. Esto puede implicar técnicas como la segmentación de la red para reducir la congestión o el uso de protocolos más rápidos como UDP para ciertos tipos de datos. Al optimizar la transferencia de datos, disminuimos el tiempo que se tarda en recuperar la información que necesita. En segundo lugar, implementaremos estrategias de actualización de datos para mantener un conjunto de datos razonablemente actualizado para el análisis. Esto podría implicar el uso de trabajos por lotes para realizar actualizaciones de datos incrementales a intervalos regulares, equilibrando la frecuencia de actualización con los recursos necesarios. Lograr este equilibrio es crucial: las actualizaciones demasiado frecuentes pueden agotar los recursos, mientras que las actualizaciones poco frecuentes pueden provocar datos anticuados y predicciones inexactas. Al combinar estas estrategias, podemos lograr una latencia mínima y un conjunto de datos fresco para un análisis óptimo.
La consulta continua de datos virtualizados para obtener información en tiempo real puede sobrecargar los sistemas de origen, lo que afecta a su rendimiento. Esto plantea una preocupación crítica para el análisis predictivo o IA, que depende de las actualizaciones frecuentes de datos.
Para optimizar la frecuencia de consulta de sus análisis predictivos y sus informes, debe diseñar cuidadosamente la forma en que accede a los datos. Esto incluye centrarse en recuperar sólo los puntos de datos críticos y utilizar potencialmente herramientas de replicación de datos para acceder en tiempo real desde múltiples fuentes. Además, considere la posibilidad de programar o agrupar por lotes las recuperaciones de datos para puntos cruciales específicos en lugar de realizar consultas constantes, lo que reducirá la presión sobre los sistemas de datos y mejorará el rendimiento general del modelo.
La capa de virtualización en la plataforma de datos actúa como una capa de abstracción. Esto significa que los desarrolladores crean aplicaciones de IA/ML o minería de datos para empresas una vez que la capa de abstracción está lista, sin preocuparse por dónde se almacenan físicamente los datos o sus detalles de almacenamiento específicos. Pueden centrarse en diseñar la lógica central de sus modelos sin empantanarse en las complejidades de la gestión de datos. Esto conduce a ciclos de desarrollo más rápidos y a una implementación más veloz de estas aplicaciones.
Al utilizar una capa de abstracción, los desarrolladores que trabajan en el análisis de datos pueden centrarse en la lógica central de sus modelos. Esta capa actúa como un escudo, ocultando las complejidades de la gestión del almacenamiento de datos. Esto se traduce en tiempos de desarrollo más rápidos, ya que los desarrolladores no necesitan atascarse en las complejidades de los datos, lo que en última instancia conduce a una implementación más rápida de los modelos de mantenimiento predictivo.
Es posible que las técnicas de optimización del almacenamiento, como la normalización o la desnormalización, no se apliquen directamente a todas las funciones de una aplicación de análisis de datos específica, pero desempeñan un papel importante cuando se adopta un enfoque híbrido. Este enfoque implica la integración de los datos ingeridos y los datos a los que se accede a través de la virtualización dentro de la plataforma elegida.
La evaluación de las compensaciones entre estas técnicas ayuda a garantizar un uso óptimo del almacenamiento para los conjuntos de datos ingeridos y virtualizados. Estas consideraciones de diseño son cruciales para crear soluciones de ML eficaces mediante el uso de datos virtualizados en la plataforma de datos.
La virtualización de datos ha evolucionado más allá de la mera innovación. Sirve como una herramienta estratégica para mejorar las capacidades de diversas aplicaciones. Un ejemplo principal es una plataforma de virtualización de datos. Esta plataforma facilita el desarrollo de una amplia gama de aplicaciones mediante el uso de la virtualización de datos, mejorando significativamente su eficiencia, adaptabilidad y capacidad para ofrecer información casi en tiempo real.
Exploremos algunos casos de uso convincentes que muestran el poder transformador de la virtualización de datos.
En la economía mundial interconectada de hoy en día, las cadenas de suministro se caracterizan por redes extensas con dependencias complejas. La virtualización de datos agiliza estos intrincados sistemas de forma crucial. Una plataforma de virtualización de datos unifica los datos de numerosas fuentes, incluidas las métricas de producción, los detalles de seguimiento logístico y los datos de tendencias del mercado. Esta visión integral capacita a las empresas, ofreciendo una imagen completa de todas sus operaciones de la cadena de suministro.
Imagínese tener una visibilidad sin obstáculos en todos los aspectos. Puede identificar de forma proactiva posibles cuellos de botella, optimizar los procesos logísticos y adaptarse a la dinámica cambiante del mercado en tiempo real. El resultado es una cadena de valor optimizada y ágil que ofrece importantes ventajas competitivas.
La revolución digital ha hecho que entender a sus clientes sea fundamental para el éxito empresarial. Una plataforma de virtualización de datos desglosa los silos de datos mediante la virtualización de datos. Integra de manera fluida los datos de los clientes de varios puntos de contacto, como los registros de ventas, las interacciones de servicio al cliente y las métricas de rendimiento de las campañas de marketing. Este panorama de datos unificado fomenta una comprensión integral de los patrones de comportamiento y las preferencias de los clientes.
Armadas con estos profundos conocimientos de los clientes, las empresas pueden crear experiencias altamente personalizadas, orientar promociones e innovar productos que resuenen de manera más efectiva con su público objetivo. Este enfoque basado en datos promueve la satisfacción del cliente y cultiva una lealtad duradera, un elemento clave para prosperar en el entorno competitivo actual.
El fraude financiero evoluciona constantemente, lo que presenta una tarea de detección desafiante que las plataformas de virtualización de datos abordan de manera proactiva. La plataforma identifica posibles intentos de fraude en tiempo real mediante la virtualización y el análisis de datos de diversas fuentes, como registros de transacciones, patrones de comportamiento de los usuarios y detalles demográficos. Este enfoque no solo protege a las empresas de las pérdidas financieras, sino que también fomenta la confianza con su base de clientes, un activo crucial en la era digital actual.
El potencial transformador de la virtualización de datos se ejemplifica con estas aplicaciones impactantes. La plataforma IBM Cloud Pak for Data e IBM watsonx permiten a las empresas desbloquear todo el poder de sus datos, impulsando la innovación y obteniendo una ventaja competitiva significativa en diversos sectores. IBM también ofrece IBM Data Virtualization como motor de consultas común e IBM Knowledge Catalog para el gobierno de datos.
Estamos aquí para ayudarle en cada paso de su viaje hacia la virtualización de datos.
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