4 octobre 2023
intelligence artificielle (IA) est désormais à l'avant-garde de la manière dont les entreprises utilisent les données pour réinventer leurs opérations, améliorer l'expérience client et conserver un avantage concurrentiel. Ce n'est plus un accessoire agréable, mais une partie intégrante d'un projet réussi. stratégie de données. La première étape d’une IA réussie est l’accès à des données fiables et gouvernées pour alimenter et faire évoluer l’IA. Avec un architecture de Lakehouse à données ouvertes Avec cette approche, vos équipes peuvent maximiser la valeur de leurs données pour adopter avec succès l’IA et obtenir des informations meilleures et plus rapides.
Pourquoi l’IA a-t-elle besoin d’une architecture Lakehouse de données ouvertes ?
Considérez ceci, un prévisions d'IDC montre que les dépenses mondiales en matière d’IA dépasseront 300 milliards de dollars en 2026, ce qui entraînera un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 26.5 % de 2022 à 2026. Un autre Étude IDC a montré que si les deux tiers des personnes interrogées ont déclaré utiliser des analyses de données basées sur l'IA, la plupart ont indiqué que moins de la moitié des données gérées sont disponibles pour ce type d'analyse. En fait, selon une étude IDC DataSphere, IDC a estimé que 2 3 exaoctets (EB) de données étaient jugés utiles si elles étaient analysées, alors que seulement 10,628 5,063 exaoctets (EB) de données (47.6 %) ont été analysés en 2022.
A lac de données L'architecture combine les performances des entrepôts de données avec la flexibilité des lacs de données, pour relever les défis du paysage complexe des données d'aujourd'hui et faire évoluer l’IA. Généralement, à eux seuls, les entrepôts de données peuvent être limités par des coûts de stockage élevés qui limitent la collaboration et les déploiements de modèles d'IA et de ML, tandis que les lacs de données peuvent entraîner des charges de travail de science des données peu performantes.
Cependant, en réunissant la puissance des lacs et des entrepôts dans une seule approche (le data lakehouse), les organisations peuvent constater les avantages d’une exécution plus fiable des projets d’analyse et d’IA.
Une maison au bord d'un lac devrait faciliter la combinaison neufs des données provenant de diverses sources, avec mission critique des données sur les clients et les transactions qui résident dans les référentiels existants. De nouvelles perspectives et relations se trouvent dans cette combinaison. En outre, un Lakehouse peut introduire des métadonnées définitionnelles pour garantir la clarté et la cohérence, ce qui permet des données gouvernées plus fiables.
Tout cela soutient l’utilisation de l’IA. Et l’IA, qu’elle soit d’apprentissage automatique supervisé ou non, constitue souvent le meilleur, voire parfois le seul, moyen d’exploiter ces nouvelles informations sur le Big Data à grande échelle.
Comment une architecture Lakehouse de données ouvertes prend-elle en charge l’IA ?
Entrer IBM Watsonx.data, un magasin de données adapté à vos besoins, construit sur un lac de données ouvert, pour faire évoluer les charges de travail d'IA, pour toutes vos données, n'importe où. Watsonx.data fait partie de la plateforme d'IA et de données d'IBM, watsonx, qui permet aux entreprises d'étendre et d'accélérer l'impact de l'IA dans l'ensemble de l'entreprise.
Watsonx.data permet aux utilisateurs d'accéder à toutes les données via un point d'entrée unique, avec une couche de métadonnées partagée déployée dans les cloud et les environnements sur site. Il prend en charge les formats de données ouvertes et de tables ouvertes, permettant aux entreprises de stocker de grandes quantités de données dans des formats indépendants des fournisseurs, tels que Parquet, Avro et Apache ORC, tout en tirant parti d'Apache Iceberg pour partager de gros volumes de données via un format de table ouverte conçu pour analyses hautes performances.
En tirant parti de plusieurs moteurs de requêtes adaptés à leurs besoins, les organisations peuvent optimiser les charges de travail coûteuses des entrepôts et n'auront plus besoin de conserver plusieurs copies de données pour diverses charges de travail ou entre référentiels pour les cas d'analyse et d'utilisation de l'IA.
Enfin, en tant que plateforme collaborative en libre-service, vos équipes ne se limitent plus aux seuls data scientists et ingénieurs travaillant avec des données, mais peuvent désormais étendre le travail à des utilisateurs non techniques. Plus tard cette année, watsonx.data infusera l'IA générative de watsonx.ai des capacités permettant de simplifier et d'accélérer la façon dont les utilisateurs interagissent avec les données, avec la possibilité d'utiliser le langage naturel pour découvrir, augmenter, affiner et visualiser les données et les métadonnées alimentées par une interface conversationnelle en langage naturel.
Prochaines étapes de votre stratégie de données et d'IA
Prenez le temps de vous assurer que votre stratégie de données et d'IA d'entreprise est prête à faire face à l'ampleur des données et à l'impact de l'IA avec une approche open data lakehouse. Avec watsonx.data, vous pouvez bénéficier des avantages d'un lac de données pour vous aider à faire évoluer les charges de travail d'IA pour toutes vos données, n'importe où.
Demandez une démo en direct de 30 minutes pour watsonx.data Accédez à l'étude IDC sur l'approche datalakehouse ici
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- La source: https://www.ibm.com/blog/achieve-your-ai-goals-with-an-open-data-lakehouse-approach/
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