Tentang kuki situs ini Situs kami memerlukan beberapa kuki agar berfungsi dengan baik (diwajibkan). Selain itu, kuki lain dapat digunakan dengan persetujuan Anda untuk menganalisis penggunaan situs, meningkatkan pengalaman pengguna, serta untuk keperluan periklanan. Untuk informasi lebih lanjut, silakan lihat opsi Anda. Dengan mengunjungi situs web kami, Anda menyetujui pemrosesan informasi kami sebagaimana dijelaskan dalampernyataan privasi IBM. Untuk memberikan navigasi yang lancar, preferensi kuki Anda akan dibagikan di seluruh domain situs web IBM yang tercantum di sini.
Solusi susunan data
Membangun fondasi data yang tepat untuk AI generatif
Rancang arsitektur data yang mempercepat kesiapan data untuk AI generatif dan membuka produktivitas yang tak tertandingi untuk tim data.
Tumpukan data yang terfragmentasi, tekanan produktivitas, dan kurangnya kesiapan data untuk AI generatif mendorong perusahaan untuk mengevaluasi strategi data yang baru. Struktur data dirancang untuk menghadirkan kekuatan AI generatif untuk menyederhanakan integrasi, kurasi, tata kelola, dan pengiriman data berkualitas tinggi untuk analisis dan kecerdasan buatan (AI).
Struktur data generasi berikutnya bersifat hybrid sejak dari desain dan dapat berjalan di mana saja, baik on premises maupun di lingkungan cloud apa pun. Struktur ini juga terintegrasi di seluruh bidang data hybrid, yang mendukung gaya integrasi data apa pun.
Struktur data memperkenalkan kecerdasan data dan alat integrasi baru untuk menyiapkan data untuk AI generatif, yang membantu memastikan kesiapan untuk data terstruktur dan tidak terstruktur dalam inisiatif AI. Dengan menyederhanakan proses persiapan dan integrasi data, organisasi dapat mencapai produktivitas tim data mereka dan mendorong inovasi bisnis.
Memberikan data berkualitas untuk AI generatif
Hubungkan data dari berbagai sumber di lingkungan multicloud dengan berbagai gaya integrasi termasuk integrasi massal, real-time, dan penangkapan data perubahan.
Amankan data penting perusahaan baik dari risiko yang sudah ada maupun yang baru muncul, di mana pun data tersebut berada.
Gunakan model bahasa besar (LLM) untuk meningkatkan pemahaman data secara kontekstual, guna memberdayakan konsumen data untuk memercayai dan menggunakan informasi yang dapat diandalkan.
Fitur utama dari arsitektur struktur data
Lapisan abstraksi yang memberikan pemahaman bisnis umum tentang pemrosesan data dan otomatisasi untuk bertindak berdasarkan insight.
Berbagai gaya integrasi untuk mengambil, mengonsumsi, mengalirkan, membuat virtual, dan mengubah data tidak terstruktur, yang diatur oleh kebijakan data untuk mengoptimalkan kinerja sehingga dapat meminimalkan penyimpanan dan biaya.
Marketplace yang mendukung konsumsi layanan mandiri, memungkinkan pengguna menemukan, berkolaborasi, dan mengakses data berkualitas tinggi.
Manajemen siklus menyeluruh untuk pengelompokan, pembangunan, pengujian, optimalisasi, dan penerapan berbagai kemampuan arsitektur struktur data.
Definisi dan penegakan terpadu kebijakan data, tata kelola data, keamanan data, dan pengelolaan data untuk pipeline data yang siap digunakan dalam bisnis.
Arsitektur penanaman AI yang dapat disusun dan dibangun untuk lingkungan cloud hybrid.
Struktur data sangat penting untuk AI perusahaan
Arsitektur struktur data modern membantu membentuk perusahaan yang berbasis data
Struktur data adalah sebuah pendekatan arsitektur yang dirancang untuk menyederhanakan akses data dan memfasilitasi konsumsi data mandiri untuk alur kerja yang unik organisasi. Kemampuan struktur data menyeluruh mencakup pencocokan data, observabilitas, master data management, kualitas data, integrasi data real time, dan banyak lagi, yang semuanya dapat diimplementasikan tanpa mengganti tumpukan teknologi yang ada.
Ketika Anda perlu menyederhanakan pekerjaan sehari-hari bagi produsen data atau menyediakan akses data layanan mandiri bagi para insinyur data, ilmuwan data, dan pengguna bisnis, struktur data menyiapkan dan memberikan informasi yang dibutuhkan untuk mendapatkan insight dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Landasan data yang kuat sangat penting untuk keberhasilan implementasi AI.
Studi kasus
Dengan platform data dan AI terpadu, IBM Global Chief Data Office meningkatkan jalur bisnisnya sebesar USD 5 miliar dalam 3 tahun.
Institute of Science and Technology Luksemburg membangun platform canggih dengan pengiriman data yang lebih cepat untuk memberdayakan perusahaan dan peneliti.
State Bank of India mengubah pengalaman pelanggannya dengan merancang platform cerdas menggunakan integrasi data yang lebih cepat dan aman.
Resources
IBM diakui sebagai Pemimpin dalam Gartner Magic Quadrant 2024 untuk Solusi Kualitas Data Tambahan
IBM dinobatkan sebagai Pemimpin selama 19 tahun berturut-turut dalam Gartner® Magic Quadrant™ 2024 untuk Alat Integrasi Data
Dapatkan nilai data dengan mengaktifkan berbagi produk data. Pelajari bagaimana IBM Data Product Hub dapat membantu organisasi mempercepat hasil berbasis data.
Pertanyaan umum
Struktur data dan jaring data dapat berfungsi berdampingan. Struktur data memberikan kemampuan yang diperlukan untuk mengimplementasikan dan memanfaatkan sepenuhnya jaring data dengan mengotomatiskan banyak tugas yang diperlukan untuk membuat produk data dan mengelola siklus hidup produk data. Dengan menggunakan fleksibilitas landasan struktur data, Anda dapat menerapkan jaring data, terus memanfaatkan arsitektur yang berpusat pada data contoh penggunaan terlepas dari apakah data Anda berada di lokasi on premise atau di cloud.
Baca: Tiga cara struktur data memungkinkan implementasi jaring data
Virtualisasi data adalah salah satu teknologi yang memungkinkan pendekatan struktur data. Daripada memindahkan data secara fisik dari berbagai sumber on-premise dan cloud dengan menggunakan proses ekstrak, transformasi, muat (ETL) standar, alat virtualisasi data menghubungkan ke berbagai sumber data yang berbeda, hanya mengintegrasikan metadata yang diperlukan, dan menciptakan lapisan data virtual. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menggunakan data sumber secara real time.
Data terus memiliki banyak komponen dan sering kali terlalu sulit bagi organisasi untuk mengakses informasi. Data ini menyimpan insight tidak terlihat yang menyebabkan kesenjangan pengetahuan.
Dengan kemampuan virtualisasi data dalam arsitektur struktur data, organisasi dapat mengakses data pada sumbernya tanpa memindahkannya, sehingga membantu mempercepat time to value melalui kueri yang lebih cepat dan akurat.
Alat manajemen data dimulai dengan database dan berkembang menjadi gudang data dan data lake di seluruh cloud dan on premises ketika masalah bisnis yang lebih kompleks muncul. Namun perusahaan terus-menerus dibatasi oleh kinerja beban kerja operasional serta gudang data dan data lake yang tidak efisien, dan juga terhambat oleh kemampuannya untuk menjalankan analitik dan contoh penggunaan AI.
Munculnya teknologi sumber terbuka baru dan keinginan untuk mengurangi duplikasi data dan pipeline ETL yang kompleks menghasilkan pendekatan arsitektur baru yang dikenal sebagai data lakehouse, yang menawarkan fleksibilitas data lake dengan kinerja dan struktur gudang data, serta metadata bersama dan tata kelola, kontrol akses dan keamanan bawaan.
Namun untuk terus mengakses semua data ini yang kini dioptimalkan dan diatur secara lokal oleh lakehouse di seluruh organisasi Anda, struktur data diperlukan untuk menyederhanakan manajemen data dan menerapkan akses secara global. Struktur data membantu Anda mengoptimalkan potensi data, mengembangkan pembagian data, dan mempercepat inisiatif data dengan mengotomatiskan integrasi data, menanamkan tata kelola, dan memfasilitasi konsumsi data layanan mandiri dengan cara yang tidak dapat dilakukan oleh repositori penyimpanan.
Struktur data adalah langkah selanjutnya dalam perkembangan semua alat ini. Dengan arsitektur ini, Anda dapat terus menggunakan repositori penyimpanan data berbeda yang telah Anda investasikan sekaligus menyederhanakan manajemen data.