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Data Fabric
Progetta un'architettura dei dati in grado di accelerarne la preparazione per l'AI generativa e sblocca una produttività senza precedenti per i team di dati.
La frammentazione degli stack di dati, le pressioni sulla produttività e la mancanza di preparazione dei dati per l'AI generativa stanno spingendo le aziende a valutare nuove strategie di dati. Un data fabric è progettato per sfruttare la potenza dell'AI generativa per semplificare l'integrazione, la cura, la governance e la distribuzione di dati di alta qualità per l'analytics e l'intelligenza artificiale (AI).
Il data fabric di nuova generazione è ibrido sin dalla progettazione e può essere eseguito ovunque, on-premise o in qualsiasi ambiente cloud. Questa tecnologia si integra anche su piani dati ibridi, supportando qualsiasi stile di integrazione dei dati.
Il data fabric introduce nuovi strumenti di intelligenza e integrazione dei dati per preparare i dati all'AI generativa, contribuendo a garantire la disponibilità dei dati strutturati e non strutturati nelle iniziative di AI. Semplificando la preparazione e l'integrazione dei dati, le organizzazioni possono aumentare la produttività dei propri team di dati e promuovere l'innovazione aziendale.
Collega i dati provenienti da fonti eterogenee in ambienti multicloud con una varietà di stili di integrazione , tra cui l'acquisizione dei dati modificati, in batch e in tempo reale.
Utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per scalare la comprensione contestuale dei dati, consentendo ai consumatori di dati di fidarsi e usufruire di informazioni affidabili.
Funzioni principali di un'architettura data fabric
Un livello di astrazione che fornisce una comprensione aziendale comune dell'automazione e del trattamento dei dati per agire sugli insight.
Una serie di stili di integrazione per estrarre, inserire, trasmettere, virtualizzare e trasformare i dati non strutturati, in base alle policy sui dati, per aumentare al massimo le prestazioni e ridurre 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 unificate di policy sui dati, così come di governance, sicurezza e gestione dei dati per una pipeline pronta per il business.
Un'architettura componibile con AI integrata costruita per ambienti cloud ibridi.
Un data fabric è un approccio architettonico progettato per semplificare l'accesso ai dati e per agevolare il consumo di dati self-service per i workflow unici di un'organizzazione. Le funzionalità end-to-end di un data fabric includono data matching, osservabilità, master data management, qualità dei dati, integrazione dei dati in tempo reale e molto altro. Tutte queste funzionalità possono essere implementate senza sostituire gli stack tecnologici esistenti.
Sia che si tratti di semplificare il lavoro quotidiano dei produttori di dati o di fornire un accesso self-service a data engineer, data scientist e utenti business, un data fabric prepara e fornisce le informazioni necessarie per acquisire insight migliori e prendere decisioni più efficaci.
Una solida base di dati è fondamentale per il successo delle implementazioni di AI.
Grazie a una piattaforma unificata di dati e AI, l'IBM Global Chief Data Office ha aumentato la sua pipeline aziendale 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.
Risorse
Domande frequenti
Un data fabric e un data mesh possono coesistere. Un data fabric offre le funzionalità necessarie per implementare e sfruttare appieno un data mesh, automatizzando molte delle attività richieste per creare prodotti di dati e gestirne il ciclo di vita. Sfruttando la flessibilità di una base costituita da un data fabric, è possibile implementare un data mesh continuando a utilizzare al meglio un'architettura di dati basata sui casi d'uso, indipendentemente dal fatto che i dati risiedano on-premise o nel cloud.
Leggi: Tre modi in cui un data fabric consente l'implementazione di un data mesh
La virtualizzazione dei dati è una delle tecnologie che supportano un approccio basato su data fabric. Anziché spostare fisicamente i dati da varie fonti on-premise e cloud attraverso il processo 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 sorgente in tempo reale.
I dati continuano a comporsi e spesso l'accesso alle informazioni si rivela troppo difficile per le organizzazioni. Questi dati contengono insight nascosti, il che comporta lacune a livello di conoscenze.
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 nuove tecnologie open source e la volontà di ridurre la duplicazione dei dati e le pipeline ETL complesse 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.
Tuttavia, per accedere a tutti questi dati, ora ottimizzati e governati localmente dalla lakehouse in tutta l'organizzazione, è necessario un data fabric che semplifichi la gestione dei dati e faccia rispettare gli accessi a livello globale. Un data fabric aiuta a ottimizzare il potenziale dei dati, così come a promuoverne la condivisione e ad accelerare le iniziative che li coinvolgono, automatizzandone l'integrazione, incorporando la governance e facilitando il consumo di dati self-service in un modo che sarebbe impossibile agli archivi di storage.
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.