IBM watsonx.dataは、組織がハイブリッド環境全体でリアルタイムのAI対応データを接続、理解、ガバナンス、最適化するのを支援する、オープンでハイブリッドなデータ基盤です。
概要
データをAI対応に—接続、ガバナンス、そして豊富なコンテキスト
AIの信頼性は、その背景にあるデータの信頼性に左右されます。しかし、企業のデータは多くの場合、クラウド、アプリケーション、データウェアハウス、文書、ストリーミング・システム、オンプレミス環境に断片化されています。システム間でのデータへのアクセス、ビジネス・コンテキスト、およびガバナンスがなければ、AIのアウトプットは不完全で不整合なものになったり、正当性を立証することが困難になったりする可能性があります。
IBM watsonx.dataは、組織が分散したデータをAI対応のコンテキストに変換するのを支援します。データが存在する場所で接続し、ビジネス的な意味付けを行って充実させ、AIおよびアナリティクスのワークロード全体にガバナンス、リネージ、アクセス制御を適用します。これにより、チームはより高い確信を持ってパイロットから本番稼働へと移行できます。
主な機能
信頼できるAI対応データを大規模に提供するように設計
クラウド、マルチクラウド、SaaS、お客様管理のVPC、およびオンプレミス環境にわたるデータにアクセス、クエリー、ガバナンスを適用します。スピードを重視してSaaSとしてデプロイ、コントロールを重視して自主管理型ソフトウェアとしてデプロイ、またはBYOCにより管理された運用とセキュリティー、主権、コンプライアンスの要件をバランスよく両立します。
watsonx.dataを使用することで、チームは、規制、レイテンシー、および運用のニーズをサポートしながら、不要な移動、重複、リプラットフォーム化を削減し、分散データにコンピュートとコンテキストをもたらすことができます。
オープン・テクノロジーに基づいて構築されたマルチ・エンジン・アーキテクチャーにより、AI、BI、分析、および運用のワークロードを最適化します。データとAIの使用量が拡大するにつれて、目的に適したエンジンを使用してパフォーマンスを向上させ、過剰プロビジョニングを回避し、コストを予測可能に保ちます。
- Presto： 高性能なクエリー処理とフェデレーションを備えた、インタラクティブなBIレポートおよびアナリティクス向けの分散SQLエンジン。GPUで加速されたPrestoのテクニカル・プレビューをぜひご確認ください。
- Spark：分散データ処理、データ・エンジニアリングの加速、大規模なモデル・トレーニング、および高度なAI／MLパイプラインの実行のための統合アナリティクス・エンジン
- OpenSearch：生成AIおよび検索アプリケーション向けの、正確でコンテキストを認識した検索を行うための統合ベクトル＋キーワード検索
- Cassandra：高速で責任ある生成AIおよびWeb／モバイル・アプリケーション向けの、高速な読み書きと線形スケーリングを実現するCassandraベースの分散NoSQLエンジン。
分散されたデータとワークロード全体に、一貫したガバナンス、アクセス制御、ポリシー、リネージ、およびデータ品質のシグナルを適用します。watsonx.dataは、AIシステムやアナリティクスのユーザーが、使用するその瞬間に、適切なポリシーのもとで適切なデータにアクセスできるようにするのを支援します。
ガバナンスは後付けではなく組み込まれているため、チームはより高い確信、透明性、および制御を持ってAIをスケーリングできます。
オープンソース・エンジン、オープン・フォーマット、およびオープン・スタンダードを備えたオープンなデータ基盤に基づいて構築します。watsonx.dataは、チームが既存の投資を最大化し、冗長なコピーを回避し、データ資産にすでに存在するツール、クラウド、プラットフォームと相互運用できるようにするのを支援します。
データを単一のベンダー・アーキテクチャーにロックインしたり、移行を強制したりすることなく、新しいAIおよびアナリティクスのワークロードをサポートするために、オープン・スタンダード、ゼロコピーのデータ・アクセス、およびオープンなエコシステム統合を使用します。
AI対応データがいかにリアルタイムのコンテキストになるかを確認
watsonx.dataが、チームによる分散データの接続、ビジネス的な意味付けによる充実、および信頼できるAIとアナリティクスのためのガバナンス適用をどのように支援するかを探索します。重点的なユースケース（企業知識、リアルタイムAIアプリケーション、ワークロードの最適化、または管理対象のアナリティクスなど）から開始し、その後ハイブリッド・データ資産全体にスケーリングします。
ユースケース
データから価値を解き放つ
管理対象の企業知識にAIエージェントやアプリケーションをグラウンディングさせるために、watsonx.dataのOpenRAG機能を使用します。文書処理、ハイブリッド検索、エージェント型・リトリーバル、およびオーケストレーションを組み合わせて、硬直したベクトル専用のRAGパイプラインを超え、コンテキストをより認識したAIのアウトプットを数分で提供します。
過去の不鮮明なスナップショットではなく、現在のビジネス・コンテキストを使用して、低遅延のアプリケーション、AI、およびアナリティクスを強化するために、リアルタイムの運用データを接続および充実させます。信頼でき、説明可能な結果を提供するために、AIアプリケーションを有効にします。
各ワークロードをそのニーズに最も適したエンジンで実行します。watsonx.dataは、目的に適したマルチ・エンジン・アーキテクチャーによって、AI、BI、分析、および運用のワークロードをサポートします。これにより、チームは使用量の増加に伴い、パフォーマンスを向上させ、重複を削減し、コストをより適切に管理できます。
お客様事例
お客様の声と成果
AI対応データによるヘルプデスク・チケットのより迅速な解決
CrushBank銀行は、構造化データおよび非構造化データ用の中央のガバナンスの効いたストアとしてwatsonx.dataを使用することで、1日あたりのチケット解決数を40％向上させました。これにより、同社のAIシステムは正確なお客様固有の情報を迅速に取得できるようになり、平均解決時間の短縮と初回コール解決率の向上を実現しました。
参考情報
洞察とサポート資料
データ・リーダーが信頼できるAIのアウトプットのためにデータを最大限に活用するのを支援する、ビデオ、お客様事例、製品文書、アナリスト・レポートなどをご覧ください。
料金体系
購入方法
IBM watsonx.dataの料金体系は、柔軟でスケーラブルになるよう設計されており、あらゆる規模の組織が増大するデータ・ワークロードを管理しながらコストを最適化できるようにします。
クラウド・クレジットを使用
脚注
1. データ品質の低さにより2023年に数百万ドルの損失、対策なしではAIにより数十億ドルが失われる可能性、Forrester社、2024年7月31日。