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Potenzia le tue applicazioni, le analytics e l'AI con qualsiasi dato in un open data lakehouse
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Illustrazione isometrica delle applicazioni di soluzioni
Soluzioni data lake e data lakehouse e IBM

I data lake e i data lakehouse forniscono un repository centralizzato per la gestione di grandi volumi di dati. Servono come base per la raccolta e l'analisi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati nel loro formato nativo, per lo storage a lungo termine e per la creazione di insight e previsioni. A differenza dei data warehouse tradizionali, possono elaborare video, audio, log, testi, social media, dati di sensori e documenti per alimentare app, analytics e AI. Inoltre, possono essere sviluppati come parte integrante di un'architettura Data Fabric per fornire i dati giusti, al momento giusto, indipendentemente da dove risiedono.

I data lake basati su Hadoop sono stati un tentativo di affrontare questi nuovi workload, ma richiedevano skill difficili da trovare per sviluppare applicazioni e gestire le piattaforme. I data lake vengono ampiamente integrati da un nuovo approccio architettonico detto data lakehouse.

Come risolvere le sfide odierne in materia di dati con un'architettura lakehouse

 

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IBM nominata leader da The Forrester Wave™: Data Management for Analytics, Q1 2023
Vantaggi di un data lakehouse aperto  Scala le analitiche e l'AI

Riduci i costi e i tempi per ottenere gli insight e aumenta la fiducia nei dati usati per applicazioni, analytics e AI con una moderna architettura dei dati. Individua nuovi modelli e tendenze per migliorare le operazioni e fornire nuove offerte.

Semplifica e rendi i dati accessibili

Accedi ai data lake e ai data warehouse esistenti on-premise o nel cloud e integrali con nuovi dati per sbloccare insight e opportunità con un approccio moderno di data lakehouse e Data Fabric.

Sii agile, efficiente e scalabile

Offri valore aziendale e riduci la complessità della gestione dei dati. Inizia in piccolo e scala in casi d'uso e distribuzioni (cloud, ibrido e on-premise).

Accelera il tempo necessario per ottenere insight

Controlla la privacy e la sicurezza dei dati con la governance integrata e la gestione dei metadati. Gestisci a livello centrale e implementa a livello globale con soluzioni di governance a livello aziendale.

Accelera l'implementazione ed evita il blocco

Collabora con IBM per accelerare le implementazioni in ambienti ibridi e multi-cloud. Supporta tutti i tipi di dati e di casi d'uso con open source, standard aperti e interoperabilità con IBM e i servizi di terze parti.

Riduci i costi di analytics

Utilizza al meglio calcolo e storage a basso costo e analytics engine adatti allo scopo che scalano dinamicamente verso l'alto e verso il basso, abbinando il giusto workload al motore di analytics più adatto.

L'approccio data lakehouse IBM

watsonx.data permette alle aziende di scalare analytics e AI con uno storage dei dati adatto allo scopo, basato su un'architettura lakehouse aperta, supportata da query, governance e formati open data per accedere ai dati e condividerli. Con watsonx.data, puoi collegarti ai dati in pochi minuti, ottenere rapidamente insight attendibili e ridurre i costi del data warehouse. Ora disponibile come servizio su IBM Cloud e AWS e come software distribuito in container.

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Spiegazione di data lakehouse

Scopri una soluzione moderna per landscape di dati distribuiti: il data lakehouse.

Che cos'è Presto?

Scopri il motore di query open source, veloce e flessibile, disponibile in watsonx.data.

Le sfide odierne dell'architettura dei dati

Le sfide del mondo reale che le organizzazioni si trovano ad affrontare con i big data oggi sono molteplici.

Nuovo approccio strategico alle analytics

Le sfide odierne in materia di dati richiedono un nuovo approccio strategico alla gestione dei dati.

Database IBM su AWS

Affrontare le sfide legate ai dati dell'AI con i database IBM su AWS.

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Scopri di più Cos'è un data lakehouse? Che cos'è un data lake? Cos'è un data warehouse? Cos’è Hadoop? Cos'è Apache Spark? Che cos'è un data mart? Cos'è l'ETL? Che cos'è la gestione dei dati? Cos’è il Data Fabric?