2023 年 10 月 4 日
人工智能 (AI) 现在处于企业如何利用数据来帮助重塑运营、改善客户体验并保持竞争优势的前沿。 它不再是一个可有可无的东西,而是成功的一个组成部分 数据策略。 成功人工智能的第一步是访问可信的、受监管的数据来推动和扩展人工智能。 与 开放数据 Lakehouse 架构 通过这种方法,您的团队可以最大限度地利用数据,成功采用人工智能并获得更好、更快的洞察。
为什么人工智能需要开放数据 Lakehouse 架构?
考虑一下这个,一个 IDC预测 报告显示,300 年全球人工智能支出将超过 2026 亿美元,26.5 年至 2022 年复合年增长率 (CAGR) 为 2026%。 IDC 研究 显示,虽然 2/3 的受访者表示使用人工智能驱动的数据分析,但大多数人表示,管理的数据中只有不到一半可用于此类分析。 事实上,根据 IDC DataSphere 的一项研究,IDC 估计,如果经过分析,将有 10,628 艾字节 (EB) 的数据被确定为有用,而 5,063 年仅分析了 47.6 艾字节 (EB) 的数据 (2022%)。
A 数据湖边小屋 该架构将数据仓库的性能与数据湖的灵活性相结合, 应对当今复杂数据环境的挑战 并扩展人工智能。 通常,数据仓库本身可能会受到高存储成本的限制,从而限制人工智能和机器学习模型的协作和部署,而数据湖可能会导致数据科学工作负载性能低下。
然而,当将数据湖和数据仓库的力量整合到一种方法(数据湖屋)中时,组织可以看到更可靠地执行分析和人工智能项目的好处。
湖边小屋应该能够轻松组合 新 来自各种不同来源的数据, 关键任务 有关驻留在现有存储库中的客户和交易的数据。 在这种结合中发现了新的见解和关系。 此外,Lakehouse 可以引入定义元数据以确保清晰度和一致性,从而实现更值得信赖、受管控的数据。
所有这些都支持人工智能的使用。 人工智能,无论是有监督的还是无监督的机器学习,通常是大规模解锁这些新的大数据见解的最佳方式,有时甚至是唯一的方式。
开放数据 Lakehouse 架构如何支持 AI?
输入 IBM watsonx.data,一个基于开放数据湖屋构建的适合用途的数据存储,可扩展 AI 工作负载,无论您在何处的所有数据。 Watsonx.data 是 IBM 人工智能和数据平台 watsonx 的一部分,该平台使企业能够扩展并加速人工智能对整个业务的影响。
Watsonx.data 使用户能够通过单个入口点访问所有数据,并在云和本地环境中部署共享元数据层。 它支持开放数据和开放表格式,使企业能够以与供应商无关的格式(例如 Parquet、Avro 和 Apache ORC)存储大量数据,同时利用 Apache Iceberg 通过专为企业构建的开放表格式共享大量数据。高性能分析。
通过利用多个适合用途的查询引擎,组织可以优化成本高昂的仓库工作负载,并且不再需要为各种工作负载或跨存储库保留多个数据副本以进行分析和人工智能用例。
最后,作为一个自助式协作平台,您的团队不再仅限于处理数据的数据科学家和工程师,现在可以将工作扩展到非技术用户。 今年晚些时候, watsonx.data 将注入 watsonx.ai 生成式人工智能 能够简化和加速用户与数据交互的方式,并能够使用自然语言来发现、增强、细化和可视化由对话式自然语言界面支持的数据和元数据。
数据和人工智能策略的后续步骤
花时间确保您的企业数据和人工智能策略已准备好通过开放数据湖屋方法应对数据规模和人工智能的影响。 借助 watsonx.data,您可以体验数据湖屋的优势,帮助您随时随地扩展所有数据的 AI 工作负载。
请求 30 分钟的 watsonx.data 现场演示 在此处访问 IDC 关于 datalakehouse 方法的研究
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