4. Oktober 2023
Künstliche Intelligenz (KI) steht heute an vorderster Front bei der Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten arbeiten, um Abläufe neu zu erfinden, das Kundenerlebnis zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu wahren. Es ist kein Nice-to-have mehr, sondern ein wesentlicher Bestandteil eines Erfolgs Datenstrategie. Der erste Schritt für eine erfolgreiche KI ist der Zugriff auf vertrauenswürdige, kontrollierte Daten, um die KI voranzutreiben und zu skalieren. Mit einem Open-Data-Lakehouse-Architektur Mit diesem Ansatz können Ihre Teams den Wert ihrer Daten maximieren, um KI erfolgreich einzuführen und bessere und schnellere Erkenntnisse zu ermöglichen.
Warum braucht KI eine Open-Data-Lakehouse-Architektur?
Bedenken Sie Folgendes: a Prognose von IDC zeigt, dass die weltweiten Ausgaben für KI im Jahr 300 2026 Milliarden US-Dollar übersteigen werden, was zu einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26.5 % von 2022 bis 2026 führt IDC-Studie zeigte, dass zwar 2/3 der Befragten angaben, KI-gesteuerte Datenanalysen zu verwenden, die meisten jedoch berichteten, dass weniger als die Hälfte der verwalteten Daten für diese Art von Analysen verfügbar seien. Tatsächlich schätzte IDC laut einer IDC DataSphere-Studie, dass 10,628 Exabyte (EB) an Daten bei der Analyse als nützlich eingestuft wurden, während im Jahr 5,063 nur 47.6 Exabyte (EB) an Daten (2022 %) analysiert wurden.
A Daten Lakehouse Architektur kombiniert die Leistung von Data Warehouses mit der Flexibilität von Data Lakes Bewältigen Sie die Herausforderungen der heutigen komplexen Datenlandschaft und Skalierung der KI. Typischerweise können Data Warehouses allein durch hohe Speicherkosten eingeschränkt werden, die die Zusammenarbeit und Bereitstellung von KI- und ML-Modellen einschränken, während Data Lakes zu leistungsschwachen Data-Science-Workloads führen können.
Wenn Unternehmen jedoch die Leistungsfähigkeit von Seen und Lagern in einem Ansatz – dem Data Lakehouse – vereinen, können sie die Vorteile einer zuverlässigeren Ausführung von Analyse- und KI-Projekten erkennen.
Ein Seehaus sollte eine einfache Kombination ermöglichen neu Daten aus verschiedenen Quellen, mit Mission kritisch Daten über Kunden und Transaktionen, die sich in vorhandenen Repositories befinden. In dieser Kombination ergeben sich neue Erkenntnisse und Zusammenhänge. Außerdem kann ein Lakehouse Definitionsmetadaten einführen, um Klarheit und Konsistenz zu gewährleisten, was vertrauenswürdigere, kontrollierte Daten ermöglicht.
All dies unterstützt den Einsatz von KI. Und KI, sowohl überwachtes als auch unüberwachtes maschinelles Lernen, ist oft die beste oder manchmal einzige Möglichkeit, diese neuen Big-Data-Erkenntnisse in großem Maßstab zu erschließen.
Wie unterstützt eine Open-Data-Lakehouse-Architektur KI?
Enter IBM watsonx.data, ein zweckmäßiger Datenspeicher, der auf einem offenen Daten-Lakehouse basiert, um KI-Workloads für alle Ihre Daten überall zu skalieren. Watsonx.data ist Teil der KI- und Datenplattform watsonx von IBM, die es Unternehmen ermöglicht, die Auswirkungen von KI im gesamten Unternehmen zu skalieren und zu beschleunigen.
Mit Watsonx.data können Benutzer über einen einzigen Zugangspunkt auf alle Daten zugreifen, wobei eine gemeinsame Metadatenschicht in Clouds und lokalen Umgebungen bereitgestellt wird. Es unterstützt offene Daten und offene Tabellenformate und ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen in herstellerunabhängigen Formaten wie Parquet, Avro und Apache ORC zu speichern und gleichzeitig Apache Iceberg zu nutzen, um große Datenmengen über ein dafür entwickeltes offenes Tabellenformat zu teilen Hochleistungsanalytik.
Durch die Nutzung mehrerer zweckdienlicher Abfrage-Engines können Unternehmen kostspielige Lagerarbeitslasten optimieren und müssen nicht mehr mehrere Kopien von Daten für verschiedene Arbeitslasten oder über Repositorys hinweg für Analysen und KI-Anwendungsfälle aufbewahren.
Als kollaborative Self-Service-Plattform sind Ihre Teams schließlich nicht mehr nur auf Datenwissenschaftler und Ingenieure beschränkt, die mit Daten arbeiten, sondern können die Arbeit nun auch auf technisch nicht versierte Benutzer ausdehnen. Später in diesem Jahr, watsonx.data wird die generative KI von watsonx.ai integrieren Funktionen zur Vereinfachung und Beschleunigung der Art und Weise, wie Benutzer mit Daten interagieren, mit der Möglichkeit, natürliche Sprache zu verwenden, um Daten und Metadaten zu entdecken, zu erweitern, zu verfeinern und zu visualisieren, unterstützt durch eine Konversationsschnittstelle in natürlicher Sprache.
Nächste Schritte für Ihre Daten- und KI-Strategie
Nehmen Sie sich die Zeit, um sicherzustellen, dass Ihre Unternehmensdaten- und KI-Strategie mit einem Open-Data-Lakehouse-Ansatz für den Datenumfang und die Auswirkungen von KI gerüstet ist. Mit watsonx.data können Sie die Vorteile eines Data Lakehouse erleben, um die KI-Workloads für alle Ihre Daten überall zu skalieren.
Fordern Sie eine 30-minütige Live-Demo für watsonx.data an Hier finden Sie die IDC-Studie zum Datalakehouse-Ansatz
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