IBM watsonx.dataهو أساس بيانات مفتوح وهجين يساعد المؤسسات على ربط البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي وفهمها وحوكمتها وتحسينها في الوقت الفعلي عبر البيئات الهجينة.
لمحة عامة
تجهيز بياناتك للذكاء الاصطناعي - مترابطة ومحكومة وغنية بالسياق
لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون موثوقًا به إلا بقدر موثوقية البيانات التي يستند إليها. لكن بيانات المؤسسات غالبًا ما تكون مجزأة عبر السحابات والتطبيقات ومستودعات البيانات والمستندات وأنظمة التدفق والبيئات المحلية. ومن دون الوصول إلى البيانات عبر الأنظمة المختلفة وسياق الأعمال والحوكمة، قد تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي غير مكتملة أو غير متسقة أو يصعب الدفاع عنها.
يساعد IBM watsonx.data المؤسسات على تحويل البيانات الموزعة إلى سياق جاهز للذكاء الاصطناعي. فهو يربط البيانات في أماكنها الأصلية، ويعمل على إثرائها بمعنى الأعمال، ويطبِّق الحوكمة وتتبُّع دورة الحياة وضوابط الوصول عبر أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتحليلات، ما يمكِّن الفِرق من الانتقال من التجارب إلى الإنتاج بثقة أكبر.
الميزات
مصمم لتوفير بيانات موثوق بها وجاهزة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
الوصول إلى البيانات والاستعلام عنها وإدارتها عبر البيئات السحابية ومتعددة السحابات والبرامج كخدمة (SaaS) وVPC المُدارة من العميل والبيئات المحلية. النشر كخدمة SaaS لتحقيق سرعة أكبر، أو كبرنامج مُدار ذاتيًا لمزيد من التحكم، أو باستخدام نظام BYOC لتحقيق التوازن بين العمليات المُدارة ومتطلبات الأمان وسيادة البيانات والامتثال.
باستخدام watsonx.data، يمكن للفِرق إضافة إمكانات المعالجة والسياق إلى البيانات الموزعة، ما يؤدي إلى تقليل عمليات نقل البيانات غير الضرورية وتكرارها وإعادة نقلها إلى منصات أخرى، مع دعم المتطلبات التنظيمية ومتطلبات زمن الانتقال والاحتياجات التشغيلية.
تحسين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال والتحليلات والعمليات من خلال بنية متعددة المحركات قائمة على التقنيات المفتوحة. استخدام محركات مصممة للغرض المطلوب لتحسين الأداء وتجنُّب الإفراط في تخصيص الموارد والحفاظ على إمكانية التنبؤ بالتكاليف مع توسُّع استخدام البيانات والذكاء الاصطناعي.
- Presto: محرك SQL موزع لإعداد تقارير ذكاء الأعمال التفاعلية والتحليلات، مع معالجة عالية الأداء للاستعلامات وإمكانات اتحاد البيانات. اطَّلِع على المعاينة التقنية لـ Presto المسرَّع بوحدات معالجة الرسومات (GPU)!
- Spark: محرك تحليلات موحَّد لمعالجة البيانات الموزعة، يعمل على تسريع هندسة البيانات وتدريب النماذج على نطاق واسع وتنفيذ مسارات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة.
- OpenSearch: بحث موحَّد يجمع بين المتجهات والكلمات المفتاحية لتوفير استرجاع دقيق ومدرك للسياق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي والبحث.
- Cassandra: محرك NoSQL موزع قائم على Cassandra يوفر عمليات قراءة وكتابة سريعة وقابلية توسُّع خطية لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقات الويب والأجهزة المحمولة بكفاءة وسرعة.
تطبيق الحوكمة وضوابط الوصول والسياسات وتتبُّع دورة حياة البيانات ومؤشرات جودة البيانات بشكل متسق عبر البيانات الموزعة وأعباء العمل. يساعد watsonx.data على ضمان وصول أنظمة الذكاء الاصطناعي ومستخدمي التحليلات إلى البيانات المناسبة وفق السياسات المناسبة عند استخدامها.
الحوكمة مدمجة في الأساس وليست إضافة لاحقة، ما يُتيح للفِرق توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بثقة وشفافية وتحكم أكبر.
البناء على أساس بيانات مفتوح باستخدام محركات مفتوحة المصدر وتنسيقات مفتوحة ومعايير مفتوحة. يساعد watsonx.data الفِرق على تحقيق أقصى استفادة من استثماراتها الحالية وتجنُّب النسخ المكررة والتكامل مع الأدوات والسحب والمنصات الموجودة بالفعل في بيئة بياناتها.
استخدام المعايير المفتوحة والوصول إلى البيانات دون نسخ والتكاملات المفتوحة لدعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتحليلات الجديدة دون حصر البيانات في بنية مورِّد واحد أو فرض ترحيلها.
اكتشِف كيف تتحول البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي إلى سياق في الوقت الفعلي.
اكتشِف كيف يساعد watsonx.data الفِرق على ربط البيانات الموزعة وإثرائها بسياق الأعمال وإخضاعها للحوكمة لدعم الذكاء الاصطناعي والتحليلات الموثوق بها. ابدأ بحالة استخدام محددة، مثل معارف المؤسسة أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي أو تحسين أعباء العمل أو التحليلات الخاضعة للحوكمة، ثم وسّع النطاق عبر بيئة البيانات الهجينة لديك.
حالات الاستخدام
إطلاق العنان للقيمة من بياناتك
استخدم إمكانات OpenRAG على watsonx.dataلربط وكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات بمعارف المؤسسة الخاضعة للحوكمة. الجمع بين معالجة المستندات والبحث الهجين والاسترجاع الوكيلي والتنسيق لتجاوز مسارات RAG التقليدية المعتمدة على المتجهات فقط وتقديم نتائج ذكاء اصطناعي أكثر فهمًا للسياق خلال دقائق.
ربط بيانات التشغيل في الوقت الفعلي وإثراؤها لدعم التطبيقات ذات زمن الانتقال القصير والذكاء الاصطناعي والتحليلات باستخدام سياق الأعمال الحالي بدلًا من اللقطات القديمة. تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي من تقديم نتائج موثوق بها وقابلة للتفسير.
تشغيل كل عبء عمل على المحرك الأنسب لاحتياجاته. يدعم watsonx.data أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال والتحليلات والعمليات من خلال بنية متعددة المحركات ومصممة للغرض المطلوب، ما يساعد الفِرق على تحسين الأداء وتقليل التكرار والتحكم بالتكاليف مع نمو الاستخدام.
دراسات حالة
عملاء حقيقيون، نتائج حقيقية
تسريع معالجة تذاكر مكتب الدعم باستخدام البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي
تمكَّنت CrushBank من زيادة عدد التذاكر التي تم حلها يوميًا بنسبة 40% باستخدام watsonx.data كمستودع مركزي ومحكوم للبيانات المنظمة وغير المنظمة. وقد ساعَد هذا نظام الذكاء الاصطناعي على استرجاع معلومات دقيقة لكل عميل بسرعة، ما أدى إلى تقليل متوسط وقت الحل وتحسين معدلات الحل من أول مكالمة.
الموارد
الرؤى والمواد الداعمة
استكشِف مقاطع الفيديو وقصص العملاء ووثائق المنتجات وتقارير المحللين وغيرها من الموارد التي تساعد قادة البيانات على تحقيق أقصى استفادة من بياناتهم للحصول على مخرجات ذكاء اصطناعي موثوق بها.
التسعير
طرق الشراء
تم تصميم أسعار IBM watsonx.data لتكون مرنة وقابلة للتوسع، ما يمكِّن المؤسسات بمختلف أحجامها من تحسين التكاليف مع إدارة أعباء عمل البيانات المتنامية.
استخدم أرصدة السحابة
الحواشي
1. خسائر بملايين الدولارات في عام 2023 بسبب ضعف جودة البيانات، مع احتمالية خسائر بمليارات الدولارات نتيجة الذكاء الاصطناعي في حال عدم اتخاذ إجراءات، Forrester، بتاريخ 31 يوليو 2024.