Los lagos de datos y los lakehouses de datos proporcionan un repositorio centralizado para gestionar grandes volúmenes de datos. Sirven como base para recopilar y analizar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en su formato nativo para su almacenamiento a largo plazo y para generar información y predicciones. A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, pueden procesar videos, audio, registros, textos, redes sociales, datos de sensores y documentos para impulsar aplicaciones, análisis e inteligencia artificial. También se pueden crear como parte de una arquitectura de tejido de datos para proporcionar los datos correctos, en el momento adecuado, independientemente de dónde residan.
Los lagos de datos basados en Hadoop fueron un intento de abordar estas nuevas cargas de trabajo, pero requerían habilidades difíciles de encontrar para desarrollar aplicaciones y gestionar las plataformas. Los lagos de datos están siendo reemplazados en su gran mayoría por un nuevo enfoque arquitectónico llamado lakehouse de datos.
Cómo resolver los desafíos actuales de los datos con una arquitectura de lakehouse de datos
Escale cargas de trabajo de IA para todos sus datos, en cualquier lugar
Explore la guía de datos para la IA
Vea la demostración interactiva de watsonx.data
Reduzca el costo y el tiempo para obtener información y aumente la confianza y seguridad de los datos utilizados para aplicaciones, análisis e IA con una arquitectura de datos moderna. Identifique nuevos patrones y tendencias para mejorar las operaciones y ofrecer nuevas ofertas.
Acceda a lagos de datos y almacenes de datos existentes en entornos locales o en la nube e intégrelos con nuevos datos para desbloquear información y oportunidades con un enfoque moderno de lakehouse de datos y tejido de datos.
Aporte valor empresarial y reduzca la complejidad de la gestión de datos. Comience poco a poco y escale a través de casos de uso e implementaciones (en la nube, híbridas y en entornos locales).
Controle la privacidad y la seguridad de los datos con la gobernanza y la gestión de metadatos integradas. Gestione de forma centralizada e implemente globalmente con soluciones de gobernanza para toda la compañía.
Asóciese con IBM para acelerar los despliegues en entornos híbridos y multinube. Admita todos los tipos de datos y casos de uso con código abierto, estándares abiertos e interoperabilidad con IBM y servicios de terceros.
Aproveche el cómputo y el almacenamiento de menor costo, además de los motores de análisis adecuados para su propósito, que escalan de forma dinámica para ampliarlos o reducirlos, combinando la carga de trabajo correcta con el motor de análisis correcto.
Watsonx.data hace posible que las empresas escalen los análisis y la IA con un almacén de datos apto para su propósito, construido sobre una arquitectura de lakehouse abierta, respaldada por consultas, gobernanza y formatos de datos abiertos para acceder a los datos y compartirlos. Con watsonx.data puede conectarse a los datos en minutos, obtener rápidamente información confiable y reducir sus costos de almacén de datos. Ahora disponible como servicio en IBM Cloud y AWS y como software en contenedores.
Reduzca el costo y el tiempo para obtener insights y mejore la confianza en los datos y las decisiones con un lakehouse de datos abierto.
IBM y Cloudera se han asociado para crear servicios de IA y datos de nivel empresarial líderes en la industria utilizando ecosistemas de código abierto, diseñados para obtener datos y analytics a escala con mayor rapidez
Aproveche el poder de los datos transaccionales, operacionales y analíticos para entornos de misión crítica.
Logre simplicidad, escalabilidad, velocidad y sofisticación, todo ello desplegable como servicio, ya sea on premises o en cloud.
Conozca una solución moderna para entornos de datos distribuidos: el data lakehouse.
Conozca el motor de consultas de código abierto rápido y flexible disponible con watsonx.data.
Los desafíos del mundo real a los que se enfrentan las organizaciones con el big data hoy en día son multifacéticos.
Los desafíos de datos actuales requieren un nuevo enfoque estratégico para la gestión de datos.
Abordar los desafíos de datos de la IA con las bases de datos de IBM en AWS.