I tuoi dipendenti hanno bisogno di prendere decisioni basate su dati, che però troppo spesso si trovano confinati in silos. Grazie a una profonda comprensione delle esigenze e dei casi d'uso della tua organizzazione, puoi progettare un'architettura dati che agevoli i tuoi team e funzioni in tutto l'ecosistema.
Le sfide e i casi d'uso più comuni in materia di dati? Integrazione dei dati, governance dei dati, osservabilità dei dati, catalogo dei dati, orchestrazione dei dati e gestione dei dati master. Scopri di più su ciascuno di essi e su come una moderna architettura dei dati — per esempio data fabric — può contribuire a plasmare e unificare un'azienda basata sui dati.
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L'AI aziendale richiede dati affidabili costruiti sulla giusta base di dati. Con IBM Data Fabric, i clienti possono costruire la giusta infrastruttura di dati per l'AI utilizzando le funzionalità di integrazione dei dati e di governance dei dati per acquisire, preparare e organizzare i dati prima che possano essere facilmente accessibili ai builder AI tramite watsonx.ai e watsonx.data.
Per "data fabric" si intende un approccio architettonico che ha lo scopo di semplificare l'accesso ai dati e agevolare il consumo di dati self-service, con il fine ultimo di migliorare i workflow specifici di un'organizzazione. Le funzionalità end-to-end di un data fabric comprendono l'osservabilità e il matching dei dati, la gestione dei master data, la qualità dei dati, la loro integrazione in tempo reale e non solo. Queste funzionalità possono essere implementate senza dover stravolgere e sostituire gli stack tecnologici in uso. Che si tratti di semplificare il lavoro quotidiano dei generatori di dati, o di dotare data engineer, data scientist e utenti business di un accesso self-service ai dati, un data fabric prepara e fornisce i dati necessari per acquisire gli insight necessari e migliorare il processo decisionale.
Il data fabric di IBM fornisce alle organizzazioni una base solida per i loro dati, consentendo l'automatizzazione delle operazioni di ricerca, arricchimento e protezione dei dati grazie alle funzionalità di governance dei dati e di data quality. Il nostro data fabric impiega diversi stili di integrazione per fornire dati affidabili ai workflow dell'AI. Questa architettura è componibile e consente a IBM di offrire ai propri clienti la soluzione più adatta, indipendentemente dal loro posizionamento nel data journey.
Grazie a una piattaforma unificata di dati e AI, il Global Chief Data Office di IBM ha aumentato la propria pipeline di business di 5 miliardi di dollari in tre anni.
Il Luxembourg Institute of Science and Technology ha creato una piattaforma all'avanguardia per dotare di strumenti aziende e ricercatori.
State Bank of India ha trasformato la sua esperienza del cliente progettando una piattaforma intelligente con un'integrazione dei dati più rapida e sicura.
Un livello di astrazione che fornisce una comprensione aziendale comune dell'automazione e del trattamento dei dati per agire sugli insight.
Una gamma di stili di integrazione per estrarre, inserire, trasmettere, virtualizzare e trasformare dati non strutturati sulla base di politiche sui dati per massimizzare le prestazioni, riducendo al minimo lo storage e i costi.
Un marketplace che supporta il consumo self-service, consentendo agli utenti di trovare, collaborare e accedere a dati di alta qualità.
Gestione del ciclo di vita end-to-end per comporre, costruire, testare, ottimizzare e implementare le varie funzionalità di un'architettura data fabric.
Definizione e applicazione unificata di politiche sui dati, governance dei dati, sicurezza dei dati e gestione dei dati per una pipeline di dati pronta per il business.
Un'architettura componibile con AI integrata costruita per ambienti cloud ibridi.
IBM è stata nominata Leader per il diciottesimo anno consecutivo nel Gartner® Magic Quadrant™ 2023 nella categoria Data Integration Tools.
Scopri perché IBM è stata riconosciuta leader nel Gartner Magic Quadrant for Data Quality Solutions 2022
Un'architettura data fabric fornisce dati governati in ambienti ibridi e multi-cloud per promuovere crescita e innovazione.
Un data fabric e data mesh possono coesistere. Un data fabric fornisce le funzionalità necessarie per implementare e sfruttare appieno un data mesh, automatizzando molte delle attività necessarie per creare prodotti di dati e gestire il ciclo di vita dei prodotti dei dati. Sfruttando la flessibilità di una base data fabric, è possibile implementare un data mesh continuando a utilizzare al meglio un'architettura di dati incentrata sul caso d'uso, indipendentemente dal fatto che i dati si trovino on-premise o sul cloud.
Consulta: Tre modi in cui un data fabric consente l'implementazione di un data mesh
La virtualizzazione dei dati è una delle tecnologie che consentono un approccio data fabric. Invece di spostare fisicamente i dati da varie fonti on-premise e sul cloud attraverso la procedura standard di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), uno strumento di virtualizzazione dei dati si collega a diverse fonti di dati, integra solo i metadati necessari e crea un livello di dati virtuale. Ciò consente agli utenti di utilizzare i dati di origine in tempo reale.
I dati continuano a comporsi e spesso si rivela troppo difficile per le organizzazioni accedere alle informazioni. Questi dati contengono insight inediti, che comportano una lacuna nella conoscenza.
Grazie alle funzionalità di virtualizzazione dei dati in un'architettura data fabric, le organizzazioni possono accedere ai dati alla fonte senza spostarli, contribuendo ad accelerare il time to value attraverso query più rapide e precise.
Gli strumenti di gestione dei dati sono iniziati con i database e si sono evoluti in data warehouse e data lake sul cloud e on-premise a misura che emergevano problematiche aziendali più complesse. Ma le aziende sono costantemente costrette a gestire i workload in data warehouse e data lake inefficienti dal punto di vista delle prestazioni e dei costi, e in più sono inibite dalla loro capacità di eseguire analytics e casi d'uso di AI. L'avvento di una nuova tecnologia open source e il desiderio di ridurre la duplicazione dei dati e le complesse pipeline ETL sta portando a un nuovo approccio architettonico noto come data lakehouse, che offre la flessibilità di un data lake con le prestazioni e la struttura di un data warehouse, oltre a metadati condivisi e governance, controlli di accesso e sicurezza integrati. Ma per continuare ad accedere a tutti questi dati, ora ottimizzati e governati localmente dalla lakehouse in tutta la tua organizzazione, è necessario un data fabric che semplifichi la gestione dei dati e imponga l'accesso a livello globale. Un data fabric ti aiuta a ottimizzare il potenziale dei tuoi dati, a promuovere a condivisione dei dati e ad accelerare le iniziative sui dati automatizzandone l'integrazione, incorporando la governance e agevolando il consumo di dati self-service in un modo che gli archivi di storage non sono in grado di fare.
Un data fabric è il prossimo passo nell'evoluzione di questi strumenti. Con questa architettura, puoi continuare a utilizzare gli archivi eterogenei di data storage in cui hai investito, semplificando al tempo stesso la gestione dei dati.