Solutions de lac de données

Alimentez vos applications, l’analytique et l’IA avec n’importe quelles données dans un data lakehouse ouvert
Illustration isométrique des applications de solutions
Solutions de data lake et de data lakehouse et IBM

Les data lakes et les data lakehouses fournissent un référentiel centralisé pour gérer de gros volumes de données. Ils servent de base à la collecte et à l’analyse de données structurées, semi-structurées et non structurées dans leur format natif dans le cadre d’un stockage à long terme et pour générer des informations et des prévisions. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, ils peuvent traiter des vidéos, de l’audio, des journaux, des textes, des réseaux sociaux, des données de capteurs et des documents pour alimenter les applications, l’analyse et l’IA. Ils peuvent également être créés dans le cadre d’une architecture data fabric pour fournir les bonnes données, au bon moment, et ce où qu’elles soient stockées.

Les data lakes basés sur Hadoop visaient à gérer ces nouveaux workloads, mais nécessitaient des compétences difficiles à trouver pour développer des applications et gérer les plateformes. Les data lakes sont largement supplantés par une nouvelle approche architecturale appelée data lakehouse.

Comment relever les défis liés aux données d’aujourd’hui grâce à une architecture de lakehouse

 

IBM nommé leader dans The Forrester Wave : Data Management for Analytics, Q1 2023
Avantages d’un data lakehouse ouvert 
Mettez les analyses et l’IA à l’échelle

Réduisez les coûts et les délais d’obtention d’informations et renforcez la confiance dans les données utilisées pour les applications, les analyses et l’IA grâce à une architecture de données moderne. Identifiez de nouveaux modèles et tendances pour améliorer les opérations et proposer de nouvelles offres.

Simplifiez et rendez les données accessibles

Accédez aux data lakes et aux entrepôts de données existants sur site ou dans le cloud, et intégrez-les à de nouvelles données pour générer des informations et des opportunités grâce à une approche moderne de data lakehouse et de data fabric.

Faites preuve d’agilité, d’efficacité et d’évolutivité

Créez de la valeur commerciale et réduisez la complexité liée à la gestion des données. Commencez petit et évoluez en fonction des cas d’utilisation et des déploiements (cloud, hybride et sur site).

Accélérez l’obtention d’informations fiables

Contrôlez la confidentialité et la sécurité des données grâce à des fonctionnalités intégrées de gouvernance et de gestion des métadonnées, et déployez dans le monde entier avec des solutions de gouvernance à l’échelle de l’entreprise.

Accélérez les déploiements et évitez les blocages

Collaborez avec IBM pour accélérer les déploiements dans les environnements hybrides et multicloud. Prenez en charge tous les types de données et de cas d’utilisation grâce à l’open source, à des normes ouvertes et à l’interopérabilité avec IBM et des services tiers.

Réduisez les coûts d’analyse

Tirez parti d’un calcul et d’un stockage à moindre coût, et de moteurs d’analyse adaptés à vos besoins qui évoluent dynamiquement en associant le bon workload au bon moteur d’analyse.

L’approche data lakehouse d’IBM

La solution watsonx.data permet aux entreprises de faire évoluer l’analyse et l’IA avec un entrepôt de données adapté au besoin, fondé sur une architecture ouverte de data lakehouse, pris en charge par des formats de requête, de gouvernance et de données ouvertes pour accéder aux données et les partager. Avec watsonx.data, vous pouvez vous connecter aux données en quelques minutes, obtenir rapidement des analyses fiables et réduire les coûts associés à votre entrepôt de données. Désormais disponible en tant que service sur IBM Cloud et AWS, et en tant que logiciel conteneurisé.

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En savoir plus Qu’est-ce qu’un data lakehouse ? Qu'est-ce qu'un data lake ? Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ? Qu’est-ce que Hadoop ? Qu’est-ce qu’Apache Spark ? Qu’est-ce qu’un datamart ? Qu’est-ce que l’ETL ? Qu’est-ce que la gestion des données ? Qu’est-ce qu’une data fabric ?