Convierta los datos dispersos en combustible confiable y contextualmente relevante para la IA
Convierta rápidamente los datos fragmentados en resultados confiables de IA
Los datos dispersos, la falta de contexto y los costos de computación entorpecen el avance de los equipos. IBM® watsonx.data hace que los datos sean utilizables y confiables para la IA desde el primer día: unifica el acceso a los datos, automatiza la gobernanza y da soporte a las cargas de trabajo de IA y BI sin necesidad de cambiar de plataforma.
Empiece poco a poco, valide los resultados rápidamente y amplíe el uso de la IA en su infraestructura actual.
En el centro de atención
Características
Acceda y consulte datos en entornos on-prem y en la nube sin necesidad de moverlos ni duplicarlos, lo que brinda a los equipos la flexibilidad para actuar con mayor rapidez, al tiempo que cumplen con las necesidades operativas y regulatorias.
Ejecuta cada carga de trabajo de IA y analytics en el motor más eficiente, evitando sobreprovisionamientos, mejorando el rendimiento y ayudando a mantener los costos previsibles a medida que el uso de la IA crece.
Aplique controles de acceso, políticas y linaje congruentes en todos los datos y cargas de trabajo para que sus agentes de IA y analytics operen sobre datos confiables y bien gobernados, lo que reduce el riesgo y aumenta la confianza.
Aproveche una base abierta fundamentada en estándares que funciona con su pila de tecnología existente y admite nuevas herramientas y cargas de trabajo a medida que crecen sus necesidades de IA, sin depender de formatos patentados.
Vea watsonx.data en acción
Descubra cómo IBM watsonx.data ayuda a las organizaciones a optimizar los complejos patrimonios de datos, eliminar los silos de datos, reducir los crecientes costos de las cargas de trabajo y dar soporte a los despliegues de nube híbrida, al tiempo que maximiza el retorno de la inversión (ROI) en datos existentes.
Casos de Uso
Despliegue el poder de la IA agéntica con OpenRAG para ofrecer resultados de IA con amplio contexto. Apóyese en una base de código abierto para poner en marcha su solución de RAG en cuestión de minutos y pasar rápidamente de la fase piloto a la fase de producción.
Habilite herramientas de aplicación, analytics y BI de IA para trabajar con datos conectados, amplios en contexto y gobernados a través de bases de datos, data lakes, documentos y almacenamiento de objetos para obtener resultados congruentes y explicables.
Ejecute cargas de trabajo de IA y analytics en los motores que mejor se adapten a sus necesidades de rendimiento y costos, evitando plataformas únicas y optimizando el rendimiento de los precios a medida que escalan las cargas de trabajo.
Casos de estudio
Resolución más rápida de los tickets de help desk con datos preparados para la IA
CrushBank aumentó en un 40 % la cantidad de incidencias resueltas diariamente con watsonx.data como repositorio centralizado y gobernado de datos estructurados y no estructurados. Esto permitió que su sistema de IA recuperara rápidamente información precisa y específica de cada cliente, reduciendo el tiempo promedio de resolución y mejorando la tasa de resolución en la primera llamada.
Recursos
Explore cómo un enfoque doble (datos para IA e IA para datos) puede ayudarle a superar los desafíos actuales en materia de datos. También puede preparar sus datos para la IA mientras utiliza la IA para que la gestión de datos sea más inteligente.
Vea cómo puede hacer que sus datos empresariales estén preparados para la IA y escalarlos de manera eficiente y segura. Comience por crear una base de datos fundamentada en datos estructurados y no estructurados, convirtiendo la estrategia en impacto.
Una encuesta de Forrester a los profesionales de datos indica que más de 1/4 estimó que pierden más de 5 millones de dólares al año debido a la mala calidad de los datos, y el 7 % informa pérdidas de 25 millones de dólares o más.¹
Explore artículos e insights sobre por qué la calidad, el acceso y la gobernanza de los datos son importantes para la IA, demostrando cómo la IA a escala comienza con una base de datos sólida.
Notas de pie de página
1. Millions Lost In 2023 Due To Poor Data Quality, Potential For Billions To Be Lost With AI Without Intervention. Forrester. 31 de julio de 2024.