Transformez vos données disparates en un carburant fiable et pertinent au regard du contexte pour l’IA.
Transformez vos données fragmentées en résultats d’IA fiables, en toute célérité.
La dispersion des données, l’absence de contexte et les coûts informatiques freinent la progression de vos équipes. IBM® watsonx.data rend vos données exploitables et fiables pour l’IA dès le premier jour : en unifiant l’accès aux données, en automatisant la gouvernance et en prenant en charge vos workloads d’IA et de BI sans aucune migration de plateforme.
Commencez modestement, validez rapidement vos résultats et déployez l’IA à grande échelle au sein de votre infrastructure actuelle.
Pleins feux sur...
Fonctionnalités
Accédez à vos données et interrogez-les dans vos environnements cloud et sur site, sans transfert ni duplication. Vous offrez ainsi à vos équipes l’agilité nécessaire pour accélérer leurs projets tout en respectant vos exigences réglementaires et opérationnelles.
Traitez chaque charge de travail d’IA et d’analyse sur le moteur le plus adapté afin d’éviter tout surprovisionnement, d’accroître vos performances et de garantir la prévisibilité de vos coûts à mesure que votre usage de l’IA monte en charge.
Appliquez des contrôles d’accès, des politiques et un lignage de données homogènes à l’ensemble de vos données et de vos workloads. Ainsi, vos agents d’IA et vos solutions analytiques s’appuient sur des données fiables et régies par une gouvernance rigoureuse, ce qui limite les risques et accroît la fiabilité de vos résultats.
Appuyez-vous sur un socle technologique fondé sur des standards ouverts, compatible avec votre écosystème existant, et capable de prendre en charge de nouveaux outils et de nouvelles workloads à mesure que vos besoins en IA évoluent, sans aucune dépendance à des formats propriétaires.
Découvrir watsonx.data en action
Découvrez comment IBM watsonx.data aide les entreprises à rationaliser les parcs de données complexes, à éliminer les silos de données, à réduire les coûts croissants liés aux workloads et à prendre en charge les déploiements cloud hybrides, tout en maximisant le retour sur investissement des données existantes.
Cas d’utilisation
Déployez la puissance de l'IA agentique avec OpenRAG pour offrir des résultats d'IA riches en contexte. Utilisez les bases de l'open source pour lancer votre solution RAG en quelques minutes, en passant rapidement du stade pilote à celui de la productivité.
Permettre aux applications d'IA, à l'analytique et aux outils de BI de travailler avec des données connectées, riches en contexte et gouvernées à travers des bases de données, des data lakes, des documents et des Object Storage pour obtenir des Résultats cohérents et explicables.
Exécutez les Workloads d’IA et d’analytique sur les moteurs les plus adaptés à leurs besoins en matière de performance et de coûts, en évitant les plateformes universelles et en optimisant le rapport prix-performance à mesure que les Workloads évoluent.
Études de cas
Résolution plus rapide des tickets du centre d’assistance avec des données adaptées à l’IA
CrushBank a augmenté son taux de résolution de tickets de 40 % par jour en utilisant watsonx.data comme référentiel central et administré pour ses données structurées et non structurées. Cela a permis à son système d’IA d’extraire rapidement des informations précises et spécifiques à chaque client et de réduire ainsi le délai de résolution moyen et améliorant le taux de résolution au premier contact.
Ressources
Découvrez comment une approche à deux volets (données pour l’IA et IA pour les données) peut vous aider à surmonter les défis actuels en matière de données. Il peut également préparer vos données pour l’IA tout en utilisant l’IA pour rendre la gestion des données plus intelligente.
Découvrez comment rendre vos données d’entreprise adaptées à l’IA et les faire évoluer de manière efficace et sûre. Commencez par construire un socle de données basé sur des données structurées et des données non structurées, transformant la Stratégie en impact.
Une enquête menée par Forrester auprès de professionnels de la donnée indique que plus d’un quart d’entre eux estiment perdre plus de 5 millions de dollars par an en raison d’une qualité de données médiocre, 7 % faisant même état de pertes supérieures ou égales à 25 millions de dollars.¹
Explorez des articles et des analyses sur les raisons pour lesquelles la qualité des données, l’accès et la gouvernance sont importants pour l’IA, montrant comment l’IA à l’échelle commence par une base de données solide.