Ottobre 4, 2023
intelligenza artificiale (AI) è ora in prima linea nel modo in cui le aziende utilizzano i dati per reinventare le operazioni, migliorare l'esperienza dei clienti e mantenere un vantaggio competitivo. Non è più una cosa piacevole da avere, ma parte integrante di un successo strategia di dati. Il primo passo per un’intelligenza artificiale di successo è l’accesso a dati affidabili e regolamentati per alimentare e ampliare l’intelligenza artificiale. Con un architettura open data della casa sul lago Con questo approccio, i tuoi team possono massimizzare il valore dei propri dati per adottare con successo l'intelligenza artificiale e ottenere insight migliori e più rapidi.
Perché l’intelligenza artificiale ha bisogno di un’architettura Lakehouse con dati aperti?
Considera questo, a previsione di IDC mostra che la spesa globale per l’intelligenza artificiale supererà i 300 miliardi di dollari nel 2026, determinando un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 26.5% dal 2022 al 2026. Studio IDC hanno dimostrato che, mentre 2/3 degli intervistati hanno riferito di utilizzare analisi dei dati basate sull’intelligenza artificiale, la maggior parte ha riferito che meno della metà dei dati in gestione è disponibile per questo tipo di analisi. Infatti, secondo uno studio IDC DataSphere, IDC ha stimato che 10,628 exabyte (EB) di dati sono risultati utili se analizzati, mentre solo 5,063 exabyte (EB) di dati (47.6%) sono stati analizzati nel 2022.
A Data Lakehouse L'architettura combina le prestazioni dei data warehouse con la flessibilità dei data lake affrontare le sfide del complesso panorama dei dati di oggi e scalare l'intelligenza artificiale. In genere, da soli, i data warehouse possono essere limitati da elevati costi di archiviazione che limitano la collaborazione e le implementazioni dei modelli AI e ML, mentre i data lake possono comportare carichi di lavoro di data science a basse prestazioni.
Tuttavia, quando si riunisce la potenza di Lake e Warehouse in un unico approccio, la Data Lake House, le organizzazioni possono vedere i vantaggi di un’esecuzione più affidabile di analisi e progetti di intelligenza artificiale.
Una casa sul lago dovrebbe facilitare la combinazione nuovi dati provenienti da una varietà di fonti diverse, con missione critica dati sui clienti e sulle transazioni che risiedono negli archivi esistenti. In questa combinazione si trovano nuove intuizioni e relazioni. Inoltre, una casa sul lago può introdurre metadati di definizione per garantire chiarezza e coerenza, il che consente di ottenere dati più affidabili e regolamentati.
Tutto ciò supporta l’uso dell’intelligenza artificiale. E l’intelligenza artificiale, sia l’apprendimento automatico supervisionato che quello non supervisionato, è spesso il modo migliore, o talvolta l’unico, per sbloccare queste nuove informazioni sui big data su larga scala.
In che modo un'architettura Lakehouse open data supporta l'intelligenza artificiale?
entrare IBM watsonx.data, un archivio dati adatto allo scopo costruito su una Lakehouse di dati aperti, per scalare i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, per tutti i tuoi dati, ovunque. Watsonx.data fa parte della piattaforma dati e AI di IBM, watsonx, che consente alle aziende di scalare e accelerare l'impatto dell'intelligenza artificiale in tutta l'azienda.
Watsonx.data consente agli utenti di accedere a tutti i dati attraverso un singolo punto di ingresso, con un livello di metadati condiviso distribuito su cloud e ambienti on-premise. Supporta dati aperti e formati di tabelle aperte, consentendo alle aziende di archiviare grandi quantità di dati in formati indipendenti dal fornitore, come Parquet, Avro e Apache ORC, sfruttando al contempo Apache Iceberg per condividere grandi volumi di dati attraverso un formato di tabelle aperte creato per analisi ad alte prestazioni.
Sfruttando più motori di query adatti allo scopo, le organizzazioni possono ottimizzare i costosi carichi di lavoro del magazzino e non avranno più bisogno di conservare più copie dei dati per vari carichi di lavoro o tra repository per casi d'uso di analisi e intelligenza artificiale.
Infine, essendo una piattaforma collaborativa self-service, i tuoi team non si limitano più solo a data scientist e ingegneri che lavorano con i dati, ma ora possono estendere il lavoro a utenti non tecnici. Entro quest'anno, watsonx.data infonderà l'intelligenza artificiale generativa di watsonx.ai funzionalità per semplificare e accelerare il modo in cui gli utenti interagiscono con i dati, con la possibilità di utilizzare il linguaggio naturale per scoprire, aumentare, perfezionare e visualizzare dati e metadati alimentati da un'interfaccia conversazionale in linguaggio naturale.
Prossimi passi per la tua strategia relativa ai dati e all'intelligenza artificiale
Prenditi il tempo necessario per assicurarti che i tuoi dati aziendali e la tua strategia di intelligenza artificiale siano pronti per la scala dei dati e l'impatto dell'intelligenza artificiale con un approccio Lakehouse sui dati aperti. Con watsonx.data, puoi sperimentare i vantaggi di una Data Lakehouse per scalare i carichi di lavoro AI per tutti i tuoi dati, ovunque.
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- Fonte: https://www.ibm.com/blog/achieve-your-ai-goals-with-an-open-data-lakehouse-approach/
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