IBM watsonx.data: Better data, smarter AI.

Daten als Schlüssel zum Wettbewerbsvorteil

Ihr Wettbewerbsvorteil liegt in Ihren einzigartigen Daten. Unstrukturierte Daten, die beispielsweise in E-Mails, PDFs, Bildern oder Videos verborgen sind, sind besonders wertvoll, aber sehr schwer zu nutzen. Um das volle Potenzial Ihrer Unternehmensdaten für KI ausschöpfen zu können, benötigen Unternehmen eine intelligente Datenarchitektur, mit der sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten abrufen, aufbereiten und bereitstellen können.

Daten sind der Treibstoff für KI. Schätzungen zufolge werden jedoch weniger als 1 % der Unternehmensdaten von KI-Modellen genutzt. Zudem sind ganze 90 % der Unternehmensdaten unstrukturiert. Ein hybrides, offenes Data Lakehouse kann Ihnen dabei helfen, Ihre KI zu optimieren und Ihre Daten in eine Vielzahl moderner Anwendungsfälle einzubinden. Es vereint alle Datentypen, vereinfacht die Integration und erleichtert die Verwaltung und Steuerung von strukturierten und unstrukturierten Daten. Kein Wunder, dass es sich zur bevorzugten langfristigen Datenarchitektur für Analysen und KI-Workloads der neuen Generation entwickelt.

Vereinfachung des Datenlebenszyklus für eine bessere KI

Mit der zunehmenden Bedeutung von Unternehmensdaten sind auch die damit verbundenen Herausforderungen gewachsen. Die schiere Datenmenge ist überwältigend und die Daten sind oft in Silos innerhalb eines Unternehmens gespeichert. Darüber hinaus haben neue Datenvarianten die Integration erschwert und Daten minderer Qualität haben die Wirkung der KI beeinträchtigt.

Generative KI kann zur Lösung dieser Probleme beitragen, erfordert jedoch eine robuste und flexible Datenarchitektur. Derzeit hindern die Einschränkungen der Retrieval-Augmented Generation (RAG) Unternehmen daran, den Wert unstrukturierter Daten für Gen-KI zu nutzen. Wie lassen sich also unstrukturierte Daten in Gen-KI und traditionelle analytische Workloads einbinden? Durch den Einsatz eines hybriden, offenen Data Lakehouse.

Das Data Lakehouse ist eine aufstrebende Architektur, die die Flexibilität eines Data Lake mit der Leistungsfähigkeit und Struktur eines Data Warehouse verbindet. Die meisten Lakehouse-Lösungen bieten eine benutzerfreundliche Abfrage-Engine in Verbindung mit kostengünstigem Speicher und einer Metadaten-Governance-Ebene. Intelligente Metadatenebenen erleichtern die Kategorisierung und Klassifizierung unstrukturierter Daten wie Video- und Sprachdaten sowie semistrukturierter Daten wie XML, JSON und E-Mails.

watsonx.data: Ihre Daten neu definiert

IBM watsonx.data ist das einzige hybride und offene Data Lakehouse für Unternehmens-KI und -Analysen. Es unterstützt Sie dabei, den gesamten Lebenszyklus von Unternehmensdaten für KI innerhalb Ihres Data Lakehouses zu verwalten und die nächste Generation von KI- und KI-gestützten BI-Anwendungen zu ermöglichen. Mit watsonx.data können Sie die Integration, Verwaltung und Governance strukturierter und unstrukturierter Daten in lokalen, Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen vereinfachen und skalieren. Es ist Teil eines offenen, modernen Datenstacks, der innovative Open-Source-Technologien nutzt. Diese lassen sich in Ihre bestehende Datenumgebung integrieren, ohne dass Sie an einen bestimmten Anbieter gebunden sind.

Mit IBM watsonx.data können Sie nun auf die unstrukturierten Daten Ihres Unternehmens zugreifen, diese aufbereiten und bereitstellen, um eine um 40 % genauere KI als mit herkömmlichen RAG zu erzielen. Watsonx.data ist einzigartig, weil:

1. Hybrid und offen für den Zugriff auf Daten, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind, sowie für die Bereitstellung in lokalen, Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen. Dabei ist eine Integration in Ihr bestehendes Ökosystem und Ihre Dateninvestitionen möglich.
2. Workload-optimiert mit mehreren zweckmäßigen Abfrage-Engines, darunter das neue Open-Source-Produkt Apache Gluten Enhanced Spark, um Workloads hinsichtlich Kosten und Leistung zu optimieren.
3. Gen AI-fähig mit integrierten Data-Fabric-Funktionen – watsonx.data Integration und watsonx.data Intelligence – alles innerhalb des Data Lakehouse, um die Entstehung weiterer Datensilos zu vermeiden.

Jetzt können Sie skalieren und automatisieren:

1. Erfassung Ihrer strukturierten und unstrukturierten Daten aus einer Vielzahl neuer Systeme, darunter Filenet, Box, Google Docs und mehr.
2. Semantische Anreicherung Ihrer Daten durch die Erstellung vektorisierter Einbettungen und strukturierter Derivate aus extrahierten und normalisierten Entitäten in Ihren Dokumenten, um KI-Anwendungen zu unterstützen, die den Positionskontext, Beziehungen und Berechnungen verstehen und so genauere und vollständigere Ergebnisse liefern.
3. Verwaltung Ihrer Daten mit Zugriffskontrollen, die von den Dokumentquellsystemen übernommen werden, bis hin zum Abruf Ihrer Daten für KI, mit PII-Annotationen, um die Offenlegung sensibler Informationen zu vermeiden.
4. Abruf dieser Daten über ein breites Spektrum von Workloads hinweg, von BI bis hin zu generischen KI-Anwendungen und Agenten.

Fazit

Die Herausforderungen, die Unternehmen bei der Nutzung ihrer Daten für generative KI bewältigen müssen, sind erheblich. Der Schlüssel zum Wettbewerbsvorteil liegt in der Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effektiv zu integrieren und zu verwalten. IBM watsonx.data bietet eine hybride, offene Datenarchitektur, die es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Durch die Kombination von Flexibilität und Leistungsfähigkeit eines Data Lake mit der Struktur eines Data Warehouses können Unternehmen ihre Daten effizienter nutzen und die Genauigkeit ihrer KI-Anwendungen erheblich steigern. Watsonx.data stellt sicher, dass Unternehmen in der Lage sind, ihre Daten zu erfassen, anzureichern und zu verwalten, um die Herausforderungen der modernen Datenlandschaft zu meistern.

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