Mengubah data yang tersebar menjadi bahan bakar yang andal dan relevan secara kontekstual untuk AI
Mengubah data terfragmentasi menjadi hasil AI yang andal dengan cepat
Data yang tersebar, konteks yang hilang, dan biaya komputasi memperlambat kemajuan tim. IBM® watsonx.data membuat data dapat digunakan dan dapat dipercaya untuk AI pada Hari 1—menyatukan akses data, mengotomatiskan tata kelola, dan mendukung beban kerja AI dan BI tanpa replatform.
Mulai dari yang kecil, memvalidasi hasil dengan cepat, dan skala AI di infrastruktur Anda saat ini.
Dalam sorotan
Fitur
Akses dan kueri data di seluruh lingkungan cloud dan on-prem tanpa memindahkan atau menduplikasinya, memberi tim fleksibilitas untuk pindah lebih cepat sambil memenuhi kebutuhan regulasi dan operasional.
Jalankan setiap beban kerja AI dan analitik pada mesin yang paling efisien, mencegah penyediaan berlebihan, meningkatkan kinerja, dan membantu menjaga biaya tetap dapat diprediksi seiring skala penggunaan AI.
Terapkan kontrol akses, kebijakan, dan silsilah yang konsisten di semua data dan beban kerja sehingga agen AI dan analitik Anda beroperasi pada data tepercaya dan diatur dengan baik—mengurangi risiko dan meningkatkan kepercayaan diri.
Manfaatkan fondasi terbuka berbasis standar yang bekerja dengan tumpukan teknologi yang ada dan mendukung alat dan beban kerja baru seiring dengan pertumbuhan kebutuhan AI Anda—tanpa terikat pada format berpemilik.
Lihat watsonx.data beraksi
Temukan bagaimana IBM® watsonx.data membantu organisasi merampingkan data estate yang kompleks, menghilangkan silo data, mengurangi kenaikan biaya beban kerja, dan mendukung penerapan hybrid cloud—semuanya sekaligus memaksimalkan ROI dari investasi data yang ada.
Contoh penggunaan
Menerapkan kekuatan AI agen dengan OpenRAG untuk memberikan hasil AI yang kaya konteks. Bangun di atas fondasi sumber terbuka untuk meluncurkan solusi RAG Anda dalam hitungan menit, bergerak cepat dari percontohan ke produktivitas.
Aktifkan aplikasi AI, analitik, dan alat BI untuk bekerja dengan data yang terhubung, kaya konteks, dan diatur di seluruh basis data, data lake, dokumen, dan object storage untuk menghasilkan Hasil yang konsisten dan dapat dijelaskan.
Jalankan beban kerja AI dan analitik pada mesin yang paling sesuai dengan kebutuhan kinerja dan biayanya, menghindari platform satu ukuran untuk semua dan mengoptimalkan harga kinerja saat beban kerja berkembang.
Studi kasus
Menyelesaikan tiket help desk lebih cepat dengan data yang siap untuk AI
CrushBank meningkatkan jumlah tiket yang diselesaikan per hari sebesar 40%, dengan menggunakan watsonx.data sebagai penyimpanan terpusat dan teratur untuk data terstruktur dan tidak terstruktur. Hal ini memungkinkan sistem AI mereka untuk mengambil informasi yang akurat dan spesifik untuk pelanggan dengan cepat, mengurangi waktu penyelesaian rata-rata dan meningkatkan tingkat penyelesaian pada panggilan pertama.
Sumber daya
Jelajahi bagaimana pendekatan dua cabang—data untuk AI dan AI untuk data—dapat membantu Anda mengatasi tantangan data saat ini. Langkah ini juga dapat menyiapkan data Anda untuk AI sambil menggunakan AI untuk membuat manajemen data lebih cerdas.
Lihat bagaimana Anda dapat membuat data perusahaan Anda siap untuk AI dan menskalakannya secara efisien dan aman. Mulailah dengan membangun fondasi data berdasarkan data terstruktur dan tidak terstruktur—mengubah strategi menjadi dampak.
Sebuah survei terhadap praktisi data oleh Forrester menunjukkan lebih dari 1/4 memperkirakan mereka kehilangan lebih dari 5 juta USD per tahun karena kualitas data yang buruk, dengan 7% melaporkan kerugian sebesar 25 juta USD atau lebih
Jelajahi artikel dan insight tentang mengapa kualitas data, akses, dan tata kelola penting bagi AI, menunjukkan bagaimana AI dalam skala besar dimulai dengan fondasi data yang kuat.