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Jetzt verfügbar – ein zweckmäßiger Datenspeicher auf der Grundlage einer offenen Data Lakehouse-Architektur zur standortunabhängigen Skalierung von KI-Workloads für alle Ihre Daten

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Ein offener und regulierter Hybrid-Datenspeicher

IBM® watsonx.data ermöglicht es Ihnen, künstliche Intelligenz (KI) und Analysen mit all Ihren Daten zu skalieren, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind, durch: 

  • Offene Formate zum Zugriff auf all Ihre Daten über einen einzigen Zugriffspunkt, über den Sie eine einzige Kopie im gesamten Unternehmen und allen Workloads teilen können, ohne dass eine Migration oder Neukatalogisierung erforderlich ist.
  • Zweckgebundene Abfrage-Engines zur Optimierung Ihrer Daten-Workloads.
  • Eine integrierte Vektordatenbank zur Vorbereitung Ihrer Daten für Retrieval Augmented Generation (RAG) und andere KI-Anwendungsfälle.
  • Eine einbettbare, KI-gestützte semantische Schicht zur Beschleunigung des Datenzugriffs und zur Erschließung neuer Dateneinblicke – kein SQL erforderlich.
  • Integration mit Datenbanken, Tools und modernen Daten-Stacks, um Ihre bestehenden Dateninvestitionen zu maximieren.
  • Hybride Bereitstellungsoptionen für die Bereitstellung in jeder Cloud- oder On-Premises-Umgebung in wenigen Minuten.
Spannende IBM watsonx.data Updates auf der THINK!

Wichtige Leistungsupdates, neue Integrationen, um Ihre bestehenden Dateninvestitionen freizusetzen, und erweiterte Funktionen zur Verwaltung und Bereitstellung von Daten für KI.

Livedemo

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E-Book abrufen: The data store for AI

Anwendungsfälle

Möglichkeiten zur Datennutzung erkunden. 

Gestalten Sie Ihr Data Warehouse kostengünstiger Optimieren Sie die Workloads aus Ihrem Data Warehouse, indem Sie die richtige Engine für die richtige Workload zum richtigen Preis auswählen.  Mehr zur Data Warehouse-Optimierung Webinar ansehen

Modernisieren Sie Ihren Data Lake Ziehen Sie mehr Wert aus Ihren Daten, indem Sie ineffektive Data Lakes mit Warehouse-ähnlicher Leistung, Sicherheit und Governance modernisieren. Weitere Informationen über die Modernisierung von Data Lakes

Datenspeicher für generative KI Vereinheitlichen, kuratieren und bereiten Sie Daten effizient für KI-Modelle und -Anwendungen vor. Integrierte vektorisierte Einbettungsfunktionen ermöglichen RAG-Anwendungsfälle im großen Maßstab über große Mengen Ihrer vertrauenswürdigen, verwalteten Daten hinweg. Lesen Sie mehr über die Vorbereitung und Bereitstellung Ihrer Daten für KI

Erschließen Sie Mainframe-Daten für KI Transaktionsdaten stellen für viele Unternehmen den aktuellen Stand des Geschäfts dar und können einen einzigartigen Vorhersagewert für KI-Erkenntnisse bieten. Erschließen Sie das Potenzial Ihrer Mainframe-Transaktionsdaten für generative KI durch die Integration mit IBM Data Gate for watsonx. Mehr darüber erfahren, wie Sie Ihre Mainframe-Daten für KI freischalten

Datenerkenntnisse auf der Grundlage generativer KI Betten Sie eine generative, KI-gestützte semantische Ebene in watsonx.data ein, um bislang kryptische strukturierte Daten in natürlicher Sprache über eine semantische Suche einfach zu finden, semantisch anzureichern und zu verstehen und schneller Datenerkenntnisse zu gewinnen. Kein SQL erforderlich.

Vorteile Skalieren Sie KI-Workloads standortunabhängig für alle Ihre Daten. Laden Sie die Kurzbeschreibung von watsonx.data herunter Greifen Sie über die Hybrid Cloud auf alle Ihre Daten zu

Verbinden Sie sich in wenigen Minuten mit Speicher- und Analyse-Umgebungen und Sie haben über einen einzigen Eingangspunkt Zugriff auf alle Daten mit einer gemeinsam genutzten Metadatenschicht für Clouds und lokale Umgebungen.

Verwendung von Qualitätsdaten für KI

Vereinheitlichen, kuratieren und bereiten Sie Daten effizient für die KI-Modelle und -Anwendungen Ihrer Wahl vor. Stärken Sie Ihre KI mit Ihren vertrauenswürdigen Daten.

Senken Sie Ihre Data Warehouse-Kosten

Mit einer Workload-Optimierung über mehrere Abfrage-Engines und Speicherebenen hinweg senken Sie die Kosten Ihres Data Warehouse um 50 % und verbinden die richtige Workload mit der richtigen Engine.1

Funktionen

Hauptmerkmale für den Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Daten in der Hybrid Cloud.

Zweckorientierte Abfrageengines Sorgen Sie mit mehreren Engines, wie etwa Presto, Presto C++ und Spark, für eine schnelle, zuverlässige und effiziente Big Data-Verarbeitung in großem Maßstab. Whitepaper von Presto lesen Holen Sie sich das E-Book: Lernen und Bedienen von Presto

Integrierte Governance, Sicherheit und Automatisierung Gewährleisten Sie die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und die Sicherheit mit integrierter Unified Governance oder verbinden Sie sich mit bestehenden Lösungen wie IBM Knowledge Catalog.

Anbieterunabhängige Datenformate Verwenden Sie anbieterunabhängige, offene Formate für analytische Datensätze, zum Beispiel das Apache Iceberg-Tabellenformat und den Apache Hive Metastore. So können verschiedene Engines gleichzeitig auf dieselben Daten zugreifen und sie gemeinsam nutzen.

Kostengünstige, einfache Objektspeicherung Speichern Sie große Datenmengen in einem kostengünstigen Objektspeicher und geben Sie sie über ein für leistungsstarke Analysen entwickeltes offenes Tabellenformat weiter.

Integrierte Vektordatenbank Nutzen Sie Ihre vertrauenswürdigen, verwalteten Daten für RAG und andere Anwendungsfälle für maschinelles Lernen und KI. Vereinheitlichen, kuratieren und bereiten Sie vektorisierte Einbettungen vor, um die Relevanz und Präzision Ihrer KI mit Ihren Daten zu verbessern.

Bereitstellungen in der Hybrid Cloud Gewährleisten Sie die nahtlose Bereitstellung in beliebigen Cloud- oder On-Premises-Umgebungen in Minutenschnelle mit der Workload-Portabilität von Red Hat OpenShift. Beschleunigen Sie die lokale Bereitstellung und Abfrage von Daten durch die Integration mit IBM Storage Fusion HCI. Erkunden Sie IBM Storage Fusion HCI

Kompetenzen

Kombinieren Sie die Leistung von Data Warehouses mit der Flexibilität von Data Lakes, um die Herausforderungen der heutigen komplexen Datenlandschaft zu meistern und KI zu skalieren. Optimieren Sie die Workloads aus Ihrem Data Warehouse, indem Sie die richtige Engine für die richtige Workload zum richtigen Preis auswählen und Ihre ineffektiven Data Lakes mit Warehouse-ähnlicher Leistung, Sicherheit und Governance modernisieren. 

Optimieren Sie Workloads mit zweckorientierten Abfrageengines Senken Sie Ihre Daten-Workload-Kosten mit kosteneffizienten Rechen- und Speichersystemen sowie zweckorientierten Analyse-Engines (Presto, Presto C++, Spark, IBM® Db2®, IBM® Netezza®), die sich dynamisch nach oben oder unten skalieren lassen.

Beschleunigen Sie durch generative KI unterstützte Dateneinblicke Einbettung einer semantischen Schicht auf der Grundlage von IBM® watsonx.ai® Foundation Models in watsonx.data, um zuvor kryptische strukturierte Daten in natürlicher Sprache über eine semantische Suche einfach zu finden, semantisch anzureichern und zu verstehen und Daten schneller zu verstehen Basismodelle in watsonx.ai erkunden

Nutzen Sie gemeinsam eine einzige Kopie der Daten für Analyse und KI Speichern Sie große Datenmengen in anbieterunabhängigen offenen Formaten wie Parquet, Avro und Apache ORC. Nutzen Sie dabei das Tabellenformat „Apache Iceberg“ und gemeinsame Metadaten, um eine einzige Kopie der Daten für mehrere Abfrageengines bereitzustellen. Erstellen Sie vektorisierte Einbettungen, um Ihre Daten für die KI vorzubereiten.

Benutzerfreundliche integrierte Konsole Stellen Sie eine Verbindung zu einer einzigen Kopie Ihrer Daten her und greifen Sie darauf zu, wo auch immer sie sich in der Hybrid Cloud befinden, und stellen Sie Abfrage-Engines in wenigen Minuten bereit. Untersuchen und transformieren Sie Daten mit gängigem SQL.

Arbeiten Sie mit uns zusammen, um durch watsonx.data verbesserte kommerzielle Lösungen zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Kunden besser entsprechen.
Kundenberichte Kunden nutzen watsonx.data, um den Wert ihrer Daten in der Hybrid Cloud zu nutzen und KI-Workloads in großem Maßstab bereitzustellen. Weitere Kundenreferenzen Cogniware

„Durch die Integration von watsonx.data in Argos hat sich unsere Plattform erheblich verbessert und unsere Customer Experience erheblich vereinfacht und verbessert.“

– Dominik Regner, Sales Manager, Cogniware

Kundenreferenz lesen
NuoData

„IBM watsonx.data ermöglicht eine Lakehouse-Architektur der nächsten Generation für datengestützte Unternehmen. Wir sind davon überzeugt, dass die watsonx.data-Funktionen Unternehmen dabei helfen werden, die Speicherkosten zu senken und die Rechenleistung zu optimieren, während sie gleichzeitig nahtlose Datenverwaltungsfunktionen über verschiedene Systeme hinweg sicherstellen, um alle Anforderungen an Daten-Engineering und Analytik (KI/ML) zu unterstützen.“

– Ashish Baghel, CEO und Gründer, NuoData und NucleusTeq

WANdisco

„Unternehmen haben bei der Entwicklung der nächsten Generation von robusten KI- und ML-Modellen mit dem Datenzugriff und der Leistung zu kämpfen. Durch die Zusammenarbeit mit watsonx.data beschleunigen wir die Verbindung unserer Kunden zu ihren Daten – ob vor Ort oder in der Peripherie –, sodass sie schnell vertrauenswürdige Erkenntnisse gewinnen können, indem sie auf alle ihre Daten in ihren Hybrid-Cloud-Umgebungen zugreifen.“

– Chris Cochran, VP Alliances, WANdisco

watsonx.data und AWS
Jetzt verfügbar

IBM watsonx.data und AWS verbessern Cloud-Analysen und KI und verhelfen Unternehmen zu einer schnelleren Umsetzung ihrer Datenmodernisierungsstrategien. Durch die Kombination der Offenheit, Leistung und Governance von IBM watsonx.data mit der Skalierbarkeit, Agilität und Kosteneffizienz der AWS-Cloud-Infrastruktur erreichen Unternehmen mehr Komfort und Flexibilität.

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Beginnen Sie mit einer kostenlosen Testversion oder fordern Sie eine Live-Demo an, um zu erfahren, wie Sie watsonx.data heute einsetzen können.

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Weitere Erkundungsmöglichkeiten Werden Sie IBM Business Partner Kontakt zur IBM Community aufnehmen KI-Beratung mit IBM entdecken Interaktive Demo ansehen Schulungsreihe: Generative KI SaaS-Dokumentation Produkt-Updates anzeigen Software-Dokumentation Abonnieren Sie Updates rund ums Thema KI Support
Fußnoten

Beim Vergleich der veröffentlichten Listenpreise für das Jahr 2023, die für VPC-Stunden von watsonx.data standardisiert wurden, mit mehreren großen Anbietern von Cloud-Data-Warehouses. Die Einsparungen können je nach Konfigurationen, Workloads und Anbieter variieren.

IBM behält sich das Recht vor, Aussagen über seine Pläne, Ausrichtungen und Absichten nach eigenem Ermessen und ohne vorherige Ankündigung zu ändern oder zurückzuziehen. Siehe Preisgestaltung für weitere Einzelheiten. Sofern unter „Preise für Software" nicht anders angegeben, beziehen sich alle Merkmale, Funktionalitäten und möglichen Updates ausschließlich auf SaaS. IBM gibt keine Zusicherung, dass SaaS und die Software-Features und Funktionalitäten identisch sind.