Gestire le aspettative sulle funzionalità dell'intelligenza artificiale (AI) senza affrontare la proliferazione e l'inaccessibilità dei dati è la sfida più immediata per i responsabili dei dati. I team di dati sono alle prese con problemi relativi ai dati in silos, all'elaborazione dei dati in tempo reale e alla qualità dei dati. Il fallimento dei processi e i colli di bottiglia a livello di prestazioni contribuiscono ad aumentare i costi dell'integrazione dei dati. Gli strumenti di integrazione monouso limitano la capacità di progettare ed eseguire pipeline di dati che soddisfino gli accordi sul livello di servizio (SLA) per prestazioni, costi, latenza, disponibilità e qualità.
L'integrazione dei dati offre un approccio modulare alla loro integrazione e gestione, consentendoti di creare pipeline di dati di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) o estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) ben progettate, ciascuna su misura per casi d'uso unici, utilizzando una semplice interfaccia grafica utente (GUI). Supporta il trattamento dei dati in batch o in tempo reale, sia su cloud che on-premise. Grazie alla sua funzionalità di osservabilità continua dei dati, è possibile gestire in modo proattivo il monitoraggio dei dati, gli avvisi e i problemi di qualità da un'unica piattaforma.
L'integrazione dei dati è progettata per creare, gestire e monitorare le pipeline di dati, aiutando a garantire che dati affidabili e uniformi siano accessibili su larga scala e velocemente.
Non esiste uno stile adatto a tutti. Aumenta al massimo il valore dei dati con l'integrazione dei dati.
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Unifica diverse fonti di dati, potenzia l'addestramento dei modelli e migliora la comprensione e le capacità contestuali dell'AI.
Abbinare gli stili di integrazione per soddisfare gli SLA in termini di prestazioni, costi, latenza, disponibilità, qualità e sicurezza.
Inserisci i dati dalle applicazioni indipendentemente da dove si trovano nel data fabric (ambiente on-premise, cloud o ibrido).
IBM StreamSets consente di creare pipeline di dati in streaming attraverso un'interfaccia grafica intuitiva, facilitando l'integrazione dei dati in ambienti ibridi e multicloud.
IBM DataStage è uno strumento di integrazione dei dati leader di settore che aiuta a progettare, sviluppare ed eseguire processi di spostamento e trasformazione dei dati.
IBM Databand è un software di osservabilità per warehouse e pipeline di dati che raccoglie automaticamente i metadati per creare baseline cronologiche, rilevare anomalie e assegnare priorità agli avvisi per correggere i problemi di qualità dei dati.
Crea una pipeline di dati ben progettata che utilizzi il giusto stile di integrazione (ETL, ELT, acquisizione completa o acquisizione dei dati di modifica (CDC), in batch o in tempo reale.
Integra le funzionalità di integrazione dei dati ovunque nella tua infrastruttura ibrida e multicloud esistente e gestisci tutto con un unico piano di controllo.
Progettare pipeline di dati scalabili e resilienti con modelli modulari e ripetibili e pratiche standardizzate come DataOps, portandole in produzione su larga scala.
Rileva in anticipo gli incidenti che coinvolgono i dati grazie all'osservabilità continua, risolvili più velocemente e fornisci all'azienda dati di qualità superiore.
Gestisci tutti i tipi di dati (strutturati, semistrutturati e non strutturati) da un'unica piattaforma.
Casi d’uso
Crea pipeline di dati resilienti, ad alte prestazioni e ottimizzate in termini di costi per le tue iniziative di AI generativa (gen AI), real-time analytics, modernizzazione del data warehouse e per le tue esigenze operative.
Scopri i passaggi strategici per progettare e implementare una strategia di dati che offra vantaggi al business.
IBM è stata nominata Leader per il diciottesimo anno consecutivo nel Gartner® Magic Quadrant™ 2023 nella categoria Data Integration Tools.
Scopri come una strategia di integrazione dei dati multicloud può democratizzare i dati.