¿Sus datos están frenando su IA?

Su IA no puede escalar en datos que no son precisos, accesibles ni confiables

Representación 3D de varias piezas de redes sociales en diferentes colores que crean una forma de ADN

Mejores datos, mejor IA

Una IA confiable depende de datos limpios, conectados y enriquecidos con contexto en tiempo real.

Cree IA a partir de datos en los que pueda confiar

La precisión de la IA depende de la calidad de los datos. Gobierne, unifique y escale datos estructurados y no estructurados en todo su entorno híbrido, de modo que la IA se entrene con datos precisos, contextuales y confiables.

Explore watsonx.data
Haga que los datos fragmentados sean utilizables para la IA

La IA se ralentiza cuando los datos están dispersos entre distintos sistemas y formatos. Simplifique la forma en que se conectan y entregan los datos, creando pipelines reutilizables que reducen la complejidad y aceleran el acceso a datos confiables y listos para la IA.

Explore la integración de watsonx.data
Cree IA a partir de datos en los que pueda confiar

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Poner los datos a trabajar en el mundo real

Logotipo de Crushbank

Reducción del tiempo total de resolución (TTR) de los tickets del help desk en un 45 %

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Logotipo de Cogniware

Procesamiento de datos completado un 60 % más rápido

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Logotipo de Dynamiq

Reduzca el tiempo para responder consultas de negocio en un 98 %

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Logotipo de Ferrari

Duplicó los usuarios activos diarios y aumentó la interacción con los datos en un 35 %.

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Guía: La calidad de su IA depende de la calidad de sus datos

Para convertir sus datos en el tipo de información de alta calidad que contribuye al éxito de la IA, es necesario comprender cómo gestionar y preparar de forma adecuada tanto los datos estructurados como los no estructurados.

En esta guía, analizaremos:

  • Qué significa que los datos sean de alta calidad
  • Las barreras que pueden impedir a los líderes en datos resolver el reto de la calidad de los mismos
  • Un marco y un punto de vista que pueden ayudar a las organizaciones a gestionar y preparar datos de calidad para cumplir los requisitos de los casos de uso de la IA

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