Ingérez, transformez et prétraitez des données non structurées à l’échelle avec watsonx.data integration
Une solution conçue pour évoluer, intégrant sécurité et conformité.
Fonctionne parallèlement à l’intégration de données structurées par lots, la diffusion en direct, la réplication et l’observabilité, ce qui vous permet d’éliminer cette accumulation d’outils.
Conçu pour tous les niveaux de compétences, du no-code et low code au SDK complet.
Concevez un pipeline d’intégration de données non structurées en moins de deux minutes
À l’instar de l’extraction, de la transformation et du chargement (ETL) traditionnels pour l’intégration de données structurées, cette nouvelle technologie applique le processus aux données non structurées.
Quel que soit leur niveau de compétence, les utilisateurs peuvent profiter d’une interface utilisateur intuitive et de connecteurs prédéfinis pour ingérer les types de fichiers non structurés les plus courants à partir de multiples sources. La plateforme est entièrement extensible grâce à un SDK complet pour les utilisateurs qui disposent d’un bagage technique.
Pour l’étape de transformation, la capacité fournit des opérateurs de qualité prédéfinis pour gérer des fonctions telles que l’extraction de texte et la déduplication. Ils peuvent également supprimer les contenus sensibles tels que les données personnelles (PII) et les propos haineux, injurieux et grossiers (HAP). Ces transformations s’appuient sur un moteur évolutif capable de traiter des centaines de millions de pages, ce qui accélère de manière exponentielle le traitement des données non structurées. L’intégration des données non structurées est également compatible avec des cadres open source tels que LangChain afin d’étendre encore davantage les fonctionnalités de transformation.
Pour l’étape de chargement, la fonctionnalité fournit des opérateurs de regroupement et d’embedding pour rationaliser la génération d’embeddings et alimenter les bases de données vectorielles, telles que Milvus. Les données non structurées sont ainsi facilement accessibles pour les cas d’utilisation de l’IA.
Une fois les pipelines construits, ils restent actifs grâce à des mises à jour automatiques de l’intégration lorsque les documents sources changent, ce qui résout les problèmes courants liés aux données vectorielles obsolètes. Pour garantir la sécurité, des listes de contrôle d’accès (ACL) intégrées permettent aux entreprises de gérer qui peut voir et agir sur des jeux de données spécifiques.
Quel que soit leur niveau de compétence, les utilisateurs peuvent profiter d’une interface utilisateur intuitive et de connecteurs prédéfinis pour ingérer les types de fichiers non structurés les plus courants à partir de multiples sources. La plateforme est entièrement extensible grâce à un SDK complet pour les utilisateurs qui disposent d’un bagage technique.
Pour l’étape de transformation, la capacité fournit des opérateurs de qualité prédéfinis pour gérer des fonctions telles que l’extraction de texte et la déduplication. Ils peuvent également supprimer les contenus sensibles tels que les données personnelles (PII) et les propos haineux, injurieux et grossiers (HAP). Ces transformations s’appuient sur un moteur évolutif capable de traiter des centaines de millions de pages, ce qui accélère de manière exponentielle le traitement des données non structurées. L’intégration des données non structurées est également compatible avec des cadres open source tels que LangChain afin d’étendre encore davantage les fonctionnalités de transformation.
Pour l’étape de chargement, la fonctionnalité fournit des opérateurs de regroupement et d’embedding pour rationaliser la génération d’embeddings et alimenter les bases de données vectorielles, telles que Milvus. Les données non structurées sont ainsi facilement accessibles pour les cas d’utilisation de l’IA.
Une fois les pipelines construits, ils restent actifs grâce à des mises à jour automatiques de l’intégration lorsque les documents sources changent, ce qui résout les problèmes courants liés aux données vectorielles obsolètes. Pour garantir la sécurité, des listes de contrôle d’accès (ACL) intégrées permettent aux entreprises de gérer qui peut voir et agir sur des jeux de données spécifiques.
La solution watsonx.data integration unifie les données structurées et non structurées à travers les architectures modernes de lakehouse. En connectant les bases de données, les documents, les journaux, les images et les e-mails, elle permet d’obtenir des informations plus riches, une IA plus précise et une vue complète de vos activités.
La solution transforme le contenu non structuré en données structurées et exploitables pour les agents autonomes et les systèmes en temps réel, ce qui lui permet d’alimenter des cas d’utilisation tels que le service automatisé, la détection des fraudes et les chaînes d’approvisionnement dynamiques.
L’outil watsonx.data integration prépare le contenu non structuré (documents, audio et vidéo) pour l’entraînement à l’IA en le nettoyant, en l’enrichissant et en le structurant. Cela permet d’obtenir des données d’entrée de haute qualité pour améliorer le NLP, la vision par ordinateur et l’analyse prédictive.
Ressources
Découvrez comment vous pouvez pérenniser votre pile d’intégration de données avec watsonx.data integration.
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Notes de bas de page
¹ Livre blanc IDC : La valeur inexploitée des données non structurées