Construire le bon socle de données pour l’IA générative
Concevez une architecture de données qui accélère la préparation des données pour l’IA générative et libérez la productivité des équipes chargées des données.
Les piles de données fragmentées, les pressions en matière de productivité et le manque de préparation des données pour l’IA générative poussent les entreprises à évaluer de nouvelles stratégies en matière de données. Le data fabric est conçu pour exploiter la puissance de l’IA générative et rationaliser l’intégration, l’organisation, la gouvernance et la fourniture de données de haute qualité pour l’analyse et l’intelligence artificielle (IA).
Le data fabric de nouvelle génération est hybride par nature et peut fonctionner n’importe où, sur site ou dans n’importe quel environnement cloud. Il s’intègre également dans les plans de données hybrides, prenant en charge tous les styles d’intégration de données.
Le data fabric introduit de nouveaux outils d’intelligence et d’intégration des données pour les préparer à l’IA générative, ce qui permet de garantir la bonne préparation des données structurées et non structurées pour les initiatives d’IA. En rationalisant la préparation et l’intégration des données, les organisations peuvent accroître la productivité de leurs équipes de données et stimuler l’innovation métier.
La différence par les données
Connectez les données de sources disparates dans des environnements multicloud grâce à plusieurs styles d’intégration : par lots, en temps réel et capture de données modifiées.
Sécurisez les données stratégiques de l’entreprise contre les risques actuels et émergents, quel que soit leur emplacement.
Utilisez de grands modèles de langage (LLM) pour améliorer la compréhension contextuelle des données, et permettez aux consommateurs d’utiliser des informations fiables auxquelles ils peuvent faire confiance.
Fonctionnalités principales d’une architecture axée sur le data fabric
Une couche d’abstraction qui fournit une compréhension commune du traitement des données et de l’automatisation pour agir sur les informations.
Une gamme de styles d’intégration pour extraire, ingérer, diffuser, virtualiser et transformer les données non structurées, en fonction des politiques de données, afin de maximiser les performances tout en minimisant le stockage et les coûts.
Un marché qui prend en charge la consommation en libre-service, permettant aux utilisateurs de trouver des données de haute qualité, d’y accéder et de collaborer.
Gestion du cycle de vie de bout en bout pour composer, construire, tester, optimiser et déployer les différentes capacités d’une architecture basée sur le data fabric.
Définition et application unifiées des politiques de données, de la gouvernance des données, de la sécurité des données et de l’intendance des données pour une réserve de données prête à l’emploi.
Une architecture modulable intégrée à l’IA conçue pour les environnements de cloud hybride.
Avec le data fabric, les organisations peuvent mettre en place l’infrastructure de données adaptée à l’IA en utilisant des outils d’intégration et d’intelligence des données pour acquérir, gouverner, organiser et fournir des données de haute qualité. Ces données sont facilement accessibles aux générateurs d’IA avec IBM watsonx.ai et IBM watsonx.data. De plus, l’intégration des données permet d’alimenter watsonx.data.
Le data fabric est une approche architecturale conçue pour simplifier l’accès aux données et faciliter leur utilisation en fonction des besoins dans le cadre du workflow spécifique d’une organisation. Les capacités de bout en bout du data fabric comprennent notamment la correspondance des données, l’observabilité, le Master Data Management, la qualité des données et leur intégration en temps réel, qui peuvent être mis en œuvre sans qu’il soit nécessaire de remplacer les piles technologiques actuelles.
Qu’il s’agisse de simplifier le travail quotidien des producteurs de données ou de fournir un accès aux données en libre-service aux ingénieurs en traitement des données, aux data scientists et aux utilisateurs professionnels, le data fabric prépare et fournit les données nécessaires pour améliorer les informations obtenues et la prise de décision.
Grâce à une plateforme unifiée de données et d’IA, le Global Chief Data Office d’IBM a augmenté sa réserve d’affaires de 5 milliards de dollars en 3 ans.
L’Institut luxembourgeois des sciences et technologies a mis en place une plateforme de pointe permettant une fourniture plus rapide des données afin d’aider les entreprises et les chercheurs.
La State Bank of India a transformé son expérience utilisateur en concevant une plateforme intelligente comprenant une intégration des données plus rapide et plus sécurisée.
Ressources
Le rapport Magic Quadrant 2024 de Gartner cite IBM comme un leader en matière de solutions de qualité des données renforcée
IBM nommé leader en matière d’outils d’intégration de données, pour la 19e année consécutive, dans l’édition 2024 du rapport Magic Quadrant™ de Gartner
Libérez la valeur de vos données en activant le partage des produits de données. Découvrez comment IBM Data Product Hub peut aider les organisations à accélérer les résultats fondés sur les données.
Foire aux questions
Le data fabric et le data mesh peuvent coexister. Le data fabric fournit les capacités nécessaires pour mettre en œuvre et tirer pleinement parti d’un data mesh (maillage de données) en automatisant un grand nombre de tâches nécessaires pour créer des produits de données et gérer le cycle de vie de ces produits. En utilisant la flexibilité d’une base de data fabric, vous pouvez mettre en œuvre un data mesh, continuer à profiter d’une architecture de données centrée sur un cas d’utilisation, que vos données se trouvent sur site ou dans le cloud.
Lire : Les trois façons dont le data fabric permet la mise en œuvre d’un data mesh
La virtualisation des données est l’une des technologies qui permettent une approche data fabric. Plutôt que de déplacer physiquement les données à partir de diverses sources sur site et cloud en utilisant le processus standard d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), un outil de virtualisation des données se connecte à différentes sources de données, intègre uniquement les métadonnées nécessaires et crée une couche de données virtuelles. Cela permet aux utilisateurs d’utiliser les données sources en temps réel.
Les données continuent de s’accumuler et il est souvent trop difficile pour les entreprises d’accéder à l’information. Ces données contiennent des informations inédites, ce qui entraîne un manque de connaissances.
Grâce aux capacités de virtualisation des données dans une architecture basée sur le data fabric, les organisations peuvent accéder aux données à la source sans les déplacer. Cela permet d’accélérer la création de valeur grâce à des requêtes plus rapides et plus précises.
Les outils de gestion des données ont commencé par des bases de données et ont évolué vers des entrepôts de données et des data lakes sur le cloud et sur site à mesure de l’apparition de problèmes métier plus complexes. Les entreprises sont cependant non seulement contraintes d’exécuter leurs workloads dans des entrepôts de données et data lakes peu performants et peu rentables, mais aussi ralenties par leur incapacité à utiliser les analyses et les cas d’utilisation de l’IA.
L’avènement de nouvelles technologies open source et le désir de réduire la duplication des données et les pipelines ETL complexes ont donné lieu à une nouvelle approche architecturale appelée data lakehouse, qui offre la flexibilité d’un data lake combiné à la performance et à la structure d’un entrepôt de données, ainsi que des métadonnées partagées et une gouvernance, des contrôles d’accès et une sécurité intégrés.
Cependant, pour accéder à toutes ces données désormais optimisées et gouvernées localement par le lakehouse à l’échelle de votre organisation, un data fabric est nécessaire pour simplifier la gestion des données et en assurer l’accès à l’échelle mondiale. Un data fabric vous aide à optimiser le potentiel de vos données, à favoriser le partage des données et à accélérer les initiatives en matière de données en automatisant l’intégration des données, en intégrant la gouvernance et en facilitant l’utilisation des données en fonction des besoins, ce que les référentiels de stockage ne peuvent pas faire.
Le data fabric constitue l’étape suivante de l’évolution de ces outils. Grâce à cette architecture, vous pouvez continuer à utiliser les référentiels de stockage de données disparates dans lesquels vous avez investi tout en simplifiant la gestion des données.