Construir la base de datos adecuada para la IA generativa
Diseñe una arquitectura de datos que acelere la preparación de los datos para la IA generativa y desbloquee una productividad sin igual para los equipos de datos.
Las pilas de datos fragmentados, las presiones de productividad y la falta de preparación de datos para la IA generativa están impulsando a las compañías a evaluar nuevas estrategias de datos. Data Fabric está diseñado para aportar el poder de la IA generativa para agilizar la integración, la curación, la gobernanza y la entrega de datos de alta calidad para el análisis y la inteligencia artificial (IA).
El tejido de datos de nueva generación es híbrido por diseño y puede funcionar en cualquier lugar, en las instalaciones o en cualquier entorno de nube. También se integra a través de planos de datos híbridos, admitiendo cualquier estilo de integración de datos.
Data Fabric presenta nuevas herramientas de inteligencia e integración de datos para preparar los datos para la IA generativa, lo que ayuda a garantizar la preparación para datos estructurados y no estructurados en iniciativas de IA. Al optimizar la preparación de datos e integración de datos, las organizaciones pueden desbloquear la productividad de sus equipos de datos e impulsar la innovación empresarial.
Conecte datos de fuentes dispares en entornos multinube con una variedad de estilos de integración que incluyen captura de datos por lotes, en tiempo real y modificados.
Proteja los datos críticos de la empresa frente a los riesgos actuales y emergentes, independientemente de dónde se encuentren.
Emplee modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para escalar la comprensión contextual de los datos, lo que permite a los consumidores de datos confiar y emplear información confiable.
Características clave de una arquitectura de Data Fabric
Una capa de abstracción que proporciona una comprensión empresarial común del procesamiento y automatización de los datos para actuar a partir de insights.
Una gama de estilos de integración para extraer, ingerir, transmitir, virtualizar y transformar datos no estructurados, impulsados por políticas de datos para maximizar el rendimiento y minimizar el almacenamiento y los costos.
Un mercado que admite el consumo de autoservicio, lo que permite a los usuarios encontrar, colaborar y acceder a datos de alta calidad.
Gestión del ciclo de vida de un extremo a otro para componer, construir, probar, optimizar e implementar diversas capacidades de una arquitectura de tejido de datos.
Definición y aplicación unificadas de políticas de datos, gobernanza de datos, seguridad de datos y administración de datos para un conducto de datos listo para el negocio.
Una arquitectura componible basada en IA y creada para entornos de nube híbrida.
Con Data Fabric, las organizaciones pueden construir la infraestructura de datos adecuada para la IA mediante el uso de herramientas de integración de datos e inteligencia de datos para adquirir, gobernar, seleccionar y entregar datos de alta calidad. Los desarrolladores de IA pueden acceder fácilmente a estos datos mediante IBM watsonx.ai e IBM watsonx.data. Además, la integración de datos ayuda a completar watsonx.data.
Un tejido de datos es un enfoque arquitectónico diseñado para simplificar el acceso a datos y facilitar el consumo de datos de autoservicio para los flujos de trabajo exclusivos de una organización. Las capacidades de la estructura de datos de extremo a extremo incluyen correspondencia de datos, observabilidad, master data management, calidad de datos, integración de datos en tiempo real y más, todo lo cual se puede implementar sin reemplazar las pilas de tecnología existentes.
Ya sea simplificando el trabajo diario de los productores de datos o proporcionando acceso a datos de autoservicio a ingenieros de datos, científicos de datos y usuarios empresariales, un tejido de datos prepara y proporciona la información necesaria para obtener mejores insights y tomar decisiones.
Con una plataforma unificada de datos e IA, IBM Global Chief Data Office aumentó su cartera de negocios en 5 mil millones de dólares en 3 años.
El Luxembourg Institute of Science and Technology creó una plataforma de última generación con entrega de datos más rápida para habilitar a empresas e investigadores.
State Bank of India transformó su experiencia del cliente al diseñar una plataforma inteligente con una integración de datos más rápida y segura.
Recursos
IBM es reconocido como líder en el Gartner Magic Quadrant 2024 para soluciones de calidad de datos aumentada
Por decinoveno año consecutivo, IBM fue reconocida como líder en el rubro de herramientas de integración de datos del Gartner Magic Quadrant™ 2024.
Desbloquee el valor de los datos al habilitar el intercambio de productos de datos. Descubra cómo IBM Data Product Hub puede ayudar a las organizaciones a acelerar los resultados basados en datos.
Preguntas frecuentes
Un tejido de datos y una malla de datos pueden coexistir. Un tejido de datos proporciona las capacidades necesarias para implementar y aprovechar al máximo una malla de datos mediante la automatización de muchas de las tareas necesarias para crear productos de datos y gestionar el ciclo de vida de los productos de datos. Al utilizar la flexibilidad de una base de tejido de datos, puede implementar una malla de datos, continuar sacando provecho de una arquitectura de datos centrada en casos de uso, independientemente de si sus datos residen en las instalaciones o en la nube.
Lea: Tres formas en que un tejido de datos permite la implementación de una malla de datos
La virtualización de datos es una de las tecnologías que permite un enfoque de tejido de datos. En lugar de mover físicamente los datos desde diversas fuentes locales y en la nube utilizando el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) estándar, una herramienta de virtualización de datos se conecta a diferentes fuentes de datos, integra solo los metadatos necesarios y crea una capa de datos virtuales. Esto permite a los usuarios utilizar los datos de origen en tiempo real.
Los datos continúan llegando y, a menudo, resulta demasiado difícil para las organizaciones acceder a la información. Estos datos contienen insights que no se ven, lo que resulta en una brecha de conocimiento.
Con las capacidades de virtualización de datos en una arquitectura de tejido de datos, las organizaciones pueden acceder a los datos en la fuente, sin moverlos, lo que ayuda a acelerar el tiempo de creación de valor a través de consultas más rápidas y precisas.
Las herramientas de gestión de datos comenzaron con bases de datos y evolucionaron hasta convertirse en almacenes de datos y lagos de datos, en la nube y on premises, a medida que surgían problemas comerciales más complejos. Pero las empresas se ven constantemente limitadas por la ejecución de cargas de trabajo en lagos y almacenes de datos ineficientes en términos de rendimiento y costos, lo que dificulta su capacidad para ejecutar analytics y casos de uso de IA.
La llegada de nuevas tecnologías de código abierto y el deseo de reducir la duplicación de datos y fuentes complejas ETL están dando como resultado un nuevo enfoque arquitectónico conocido como data lakehouse, que ofrece la flexibilidad de un lago de datos con el rendimiento y la estructura de un almacén de datos, junto con metadatos compartidos y gobernanza, controles de acceso y seguridad integrados.
Sin embargo, para acceder a todos estos datos que ahora están optimizados y gobernados localmente por el lakehouse en toda su organización, se requiere un tejido de datos para simplificar la gestión de datos y hacer cumplir el acceso globalmente. Un tejido de datos te ayuda a optimizar el potencial de tus datos, promover el intercambio de datos y acelerar las iniciativas de datos al automatizar la integración de datos, incrustar la gobernanza y facilitar el consumo de datos de autoservicio de una manera que los repositorios de almacenamiento no pueden hacer.
El tejido de datos es el siguiente paso en la evolución de estas herramientas. Con esta arquitectura, puede continuar utilizando los repositorios de almacenamiento de datos dispares en los que ha invertido y, al mismo tiempo, simplificar la gestión de datos.