4 de Octubre de 2023
Inteligencia Artificial (IA) está ahora a la vanguardia de cómo las empresas trabajan con datos para ayudar a reinventar las operaciones, mejorar las experiencias de los clientes y mantener una ventaja competitiva. Ya no es algo agradable de tener, sino una parte integral de una empresa exitosa. estrategia de datos. El primer paso para una IA exitosa es el acceso a datos gobernados y confiables para impulsar y escalar la IA. Con un arquitectura de la casa del lago de datos abiertos Con este enfoque, sus equipos pueden maximizar el valor de sus datos para adoptar con éxito la IA y permitir conocimientos mejores y más rápidos.
¿Por qué la IA necesita una arquitectura de datos abiertos?
Considere esto, un pronóstico por IDC muestra que el gasto global en IA superará los 300 mil millones de dólares en 2026, lo que resultará en una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26.5% de 2022 a 2026. estudio idc mostró que, si bien 2/3 de los encuestados informaron que utilizaban análisis de datos basados en IA, la mayoría informó que menos de la mitad de los datos bajo gestión están disponibles para este tipo de análisis. De hecho, según un estudio de IDC DataSphere, IDC estimó que se determinó que 10,628 exabytes (EB) de datos eran útiles si se analizaban, mientras que solo 5,063 exabytes (EB) de datos (47.6%) se analizaron en 2022.
A casa del lago de datos La arquitectura combina el rendimiento de los almacenes de datos con la flexibilidad de los lagos de datos, para abordar los desafíos del complejo panorama de datos actual y escalar la IA. Por lo general, por sí solos, los almacenes de datos pueden verse restringidos por los altos costos de almacenamiento que limitan la colaboración y las implementaciones de los modelos de IA y ML, mientras que los lagos de datos pueden generar cargas de trabajo de ciencia de datos de bajo rendimiento.
Sin embargo, al reunir el poder de los lagos y los almacenes en un solo enfoque (el lago de datos), las organizaciones pueden ver los beneficios de una ejecución más confiable de proyectos de análisis e inteligencia artificial.
Una casa en el lago debería facilitar la combinación nueva datos de una variedad de fuentes diferentes, con misión crítica datos sobre clientes y transacciones que residen en repositorios existentes. En esta combinación se encuentran nuevos conocimientos y relaciones. Además, una casa en un lago puede introducir metadatos de definición para garantizar la claridad y la coherencia, lo que permite obtener datos gobernados y más confiables.
Todo esto respalda el uso de la IA. Y la IA, tanto el aprendizaje automático supervisado como el no supervisado, es a menudo la mejor o, a veces, la única manera de desbloquear estos nuevos conocimientos de big data a escala.
¿Cómo respalda la IA una arquitectura de lago de datos abiertos?
Participar IBM watsonx.datos, un almacén de datos diseñado para su propósito construido en un lago de datos abiertos, para escalar cargas de trabajo de IA, para todos sus datos, en cualquier lugar. Watsonx.data es parte de la plataforma de datos e inteligencia artificial de IBM, watsonx, que permite a las empresas escalar y acelerar el impacto de la inteligencia artificial en todo el negocio.
Watsonx.data permite a los usuarios acceder a todos los datos a través de un único punto de entrada, con una capa de metadatos compartida implementada en nubes y entornos locales. Admite datos abiertos y formatos de tablas abiertas, lo que permite a las empresas almacenar grandes cantidades de datos en formatos independientes del proveedor, como Parquet, Avro y Apache ORC, al tiempo que aprovecha Apache Iceberg para compartir grandes volúmenes de datos a través de un formato de tabla abierta creado para análisis de alto rendimiento.
Al aprovechar múltiples motores de consulta adaptados a su propósito, las organizaciones pueden optimizar las costosas cargas de trabajo del almacén y ya no necesitarán conservar múltiples copias de datos para diversas cargas de trabajo o entre repositorios para análisis y casos de uso de IA.
Finalmente, como plataforma colaborativa de autoservicio, sus equipos ya no se limitan solo a científicos e ingenieros de datos que trabajan con datos, sino que ahora pueden extender el trabajo a usuarios no técnicos. Después en este año, watsonx.data infundirá IA generativa watsonx.ai capacidades para simplificar y acelerar la forma en que los usuarios interactúan con los datos, con la capacidad de usar lenguaje natural para descubrir, aumentar, refinar y visualizar datos y metadatos impulsados por una interfaz de lenguaje natural conversacional.
Próximos pasos para su estrategia de datos e IA
Tómese el tiempo para asegurarse de que su estrategia de IA y datos empresariales esté preparada para la escala de datos y el impacto de la IA con un enfoque de lago de datos abiertos. Con watsonx.data, puede experimentar los beneficios de un lago de datos para ayudar a escalar las cargas de trabajo de IA para todos sus datos, en cualquier lugar.
Solicite una demostración en vivo de 30 minutos para watsonx.data Acceda al estudio de IDC sobre el enfoque datalakehouse aquí
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- Fuente: https://www.ibm.com/blog/achieve-your-ai-goals-with-an-open-data-lakehouse-approach/
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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