La potenza dell'integrazione dei dati di nuova generazione

La scarsa qualità dei dati può far saltare anche le iniziative di AI più ambiziose, con conseguenti perdite finanziarie e battute d'arresto strategiche. Le moderne soluzioni di integrazione dei dati, come IBM® DataStage, affrontano queste sfide fornendo a sviluppatori, ingegneri e aziende le tecnologie progettate per migliorare:

• Produttività: un'interfaccia assistita dall'apprendimento automatico, senza codice o con uso limitato di codice per connettere e integrare rapidamente i dati provenienti da centinaia di fonti, obiettivi e formati di dati.
• Prestazioni: un motore di elaborazione parallela leader del settore abbinato al monitoraggio e all'osservabilità proattivi della pipeline di dati.
• Flessibilità: elabora i dati alle tue condizioni su qualsiasi cloud, cloud privato virtuale (VPC), area geografica oppure on-premise con architettura del motore remoto e utilizza vari modelli di integrazione riutilizzabili su misura per le esigenze dei casi d'uso.

Adottando un robusto framework di integrazione, le aziende possono contribuire a garantire che i loro dati siano accurati, tempestivi e preziosi, sbloccando il vero potenziale dei loro investimenti nell'AI e promuovendo un processo decisionale informato in tutta l'organizzazione.

I leader aziendali sono sottoposti a forti pressioni per implementare l'AI generativa a causa del suo notevole potenziale di impatto sui profitti: si prevede che la gen AI aumenterà il PIL globale del 7% entro i prossimi 10 anni. Con Gartner che stima che l'80% delle aziende avrà implementato o prevede di implementare foundation model e adottare la gen AI entro il 2026, l'imperativo di sostenere le iniziative di intelligenza artificiale è più forte che mai.

Tuttavia, le aziende che scalano l'AI devono affrontare barriere significative all'inizio, principalmente problemi legati ai dati. Le organizzazioni richiedono dati affidabili per creare modelli AI robusti e ottenere insight accurati, eppure il panorama tecnologico attuale presenta sfide senza precedenti in materia di dati che ostacolano le iniziative di AI. Secondo Gartner, almeno il 30% dei progetti di gen AI verrà abbandonato dopo il proof of concept entro la fine del 2025, a causa della scarsa qualità dei dati.

Dati puliti, coerenti e affidabili sono fondamentali per massimizzare il ritorno sull'investimento dell'AI, soprattutto considerando l'esplosione di dati in diversi formati e luoghi. I dati pronti per l'AI possono essere accelerati da un approccio aziendale che usa un'architettura di data fabric che democratizza i dati in tutta l'organizzazione, contribuendo a garantire dati tempestivi, affidabili e pronti per il business. Un pilastro fondamentale di un data fabric di successo è l'integrazione dei dati.

L'integrazione dei dati è un elemento fondamentale del data fabric e uno dei componenti chiave per migliorare l'usabilità dei dati nei caso d'uso di AI, business intelligence (BI) e analytics. Ora è fondamentale per le aziende prosperare; unendo i dati provenienti da varie fonti, le aziende possono ottenere insight, prendere decisioni migliori, scoprire nuove opportunità di guadagno e semplificare operazioni. Tuttavia, le pratiche e le tecnologie tradizionali di integrazione dei dati spesso incontrano diversi ostacoli:

1. Silo e complessità dei dati: i dati si stanno propagando rapidamente on-premise e tra cloud, applicazioni e sedi in vari formati e strutture, creando incongruenze che ostacolano l'analisi. Queste sacche di dati isolate impediscono una visione olistica, rallentando la scoperta di insight preziosi. Di conseguenza, i team di dati devono spesso affrontare lunghi cicli per standardizzare manualmente i dati, un processo complesso e dispendioso in termini di tempo.
2. Silo di codici: l'integrazione dei dati basata su codici, sebbene potente, può essere ingombrante e costosa. È necessaria una logica complessa per gestire dati diversi e le query scritte a mano in linguaggio di query strutturato sono soggette a errori e richiedono una manutenzione costante. Questo approccio alle pipeline di integrazione dei dati crea un notevole onere di sviluppo e manutenzione. Gli ingegneri dei dati devono concentrarsi sulla creazione di logiche di trasformazione in modo ripetibile e sostenibile, con gli strumenti DataOps per ridurre i tempi e i rischi di consegna alla produzione.
3. Scalabilità e prestazioni: gli approcci tradizionali all'integrazione dei dati, anche quando si utilizzano strumenti consolidati, presentano difficoltà con il volume crescente e le esigenze di elaborazione in tempo reale dei dati moderni, in particolare per i workload on-premise e nel cloud. Spesso questi metodi non sono sufficienti a scalare per soddisfare i requisiti di prestazioni delle organizzazioni odierne.
4. Barriera delle competenze: i team esperti di dati devono far fronte a una crescente pressione per rispondere alle crescenti richieste di dati da parte dei consumatori a valle, il che è aggravato dalla spinta verso una maggiore alfabetizzazione dei dati e dalla carenza di ingegneri di dati esperti. Una strategia che consente di potenziare gli utenti meno tecnici accelerando al contempo il time to value per i team di dati specializzati è critico.

Le moderne soluzioni di integrazione dei dati affrontano queste sfide offrendo:

• Power to the developer: un'interfaccia utente intuitiva e senza codice/con uso limitato di codice che consente agli sviluppatori di creare rapidamente pipeline di dati riutilizzabili e ripetibili con minima codifica, offrendo al contempo flessibilità di estensibilità. Il suo ecosistema aperto di connettori predefiniti per diverse fonti e formati di dati semplifica l'integrazione, rendendo il processo più veloce ed efficiente.
• Power to the engineer: le prestazioni del trattamento dei dati leader del settore aiutano a garantire una consegna tempestiva dei dati, mentre il monitoraggio proattivo della pipeline individua e risolve i problemi prima che abbiano un impatto sui workflow a valle.
• Power to the enterprise: la flessibilità di implementazione, la possibilità di progettare i lavori una volta sola e di eseguirli in qualsiasi area geografica o VPC, fornisce scalabilità per le esigenze aziendali in evoluzione. Inoltre, la flessibilità del tempo di esecuzione, che consente di alternare tra modelli di elaborazione di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) o estrazione, caricamento, trasformazione (ELT) senza ricodifica manuale, consente alle organizzazioni di ottimizzare il proprio stile di integrazione per soddisfare le esigenze dei caso d'uso, migliorando la gestione dei costi e le prestazioni.

IBM è rimasta un fornitore affidabile nel settore dell'integrazione dei dati, offrendo strumenti leader del settore per quasi due decenni. Per soddisfare le esigenze delle aziende nell'odierno panorama dell'hybrid cloud e dell'AI, IBM ha introdotto il DataStage di nuova generazione. Si tratta di una moderna soluzione di integrazione dei dati che aiuta a progettare, sviluppare ed eseguire lavori per spostare e trasformare i dati con prestazioni e flessibilità leader del settore, consentendo alle aziende di sbloccare il vero potenziale dei propri dati.

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