在这种复杂性之上,数据可以采取多种形式。他们可以:

By 经过 美国 用例:如何为AI构建

LL创造,让他们的顾客与高耸的蛋糕裹在不可思议的光滑的软糖中。但是,通过思考烘烤的准备,任何人都很少开始......没有能够使用新鲜碾磨的面粉来烘焙,你实际上永远无法吃一块很好的蛋糕或薄脆的面包。为了生产那些美味的糕点,必须在实际烘焙过程开始之前发生很多准备。可以在AI和数据集成之间进行同样的并行。让我解释一下:这是商业挑战:作为一个例子,让我们来看看最近决定使其供应链管理的区域美国零售商,包括供应链可用性,履行和在线购物车。为了实现这一目标,零售商决定在谷歌云平台(GCP)中实施Onera决策引擎。 Onera决策引擎......’随着Covid-19危机,数据集成比以往任何时候都更加重要。通过定义时刻,我们都经历,公司需要更多地思考他们的数字转型

如何将数据遵从性转化为创新的基础 Let me explain:

数据虚拟化..

,建立在大型并行处理架构上,能够满足并超越客户要求。此外,IBM还证明了并行执行程度可以很容易地改变,而无需对作业进行任何改变,并且只需添加更多硬件即可实现更高的吞吐率。通过在额外的云计算基础架构上运行,同样的工作可以通过运行在额外的云计算基础架构上发布每小时1亿条记录。此DataStage示例可以应用于许多类的SaaS分析应用程序,这些应用程序需要实时馈送决策引擎,以前所未有的吞吐量和性能。

数据集成:您的AI战略中的重要烘焙成分….

那么你在哪里开始?…内部数据湖泊或数据仓库。

在公司应用程序内(如SAP)。

  • 业务挑战:
  • New SaaS分析系统不会成功,没有用于数据移动的强大和可扩展的数据集成基础架构,
  • 要了解IBM如何解决这些需求,并且已被定位为魔术象限的领导者,用于数据集成工具超过十年。

可以在AI和数据集成之间进行同样的并行。

  • 三个Dataops策略,用于货币化数据
  • 任何地方到处都是
  • 组织:商业准备分析
  • 流数据(用于实时使用情况)

收集数据(来自社交网络或连接设备)。那些可以在公共云上,或者在您的基础架构中。

这将让我到访问数据的程度。没有数据,没有ai

档案 这对AI的房屋和公共和私人云有效。类似于你永远不会烘烤一件好蛋糕的事实

专家Q. 学习更多关于使用条款打印 让我解释: t提前有正确的成分’您公司的内部历史数据(客户数据,历史订单......)通常存储在防火墙后面的私有云或传统存储系统上。

考虑到消费者的行为变更,通过转换其基础架构来转换业务模式,并通过转换AI和云首次应用程序。应考虑到这些行为变更是公司必须为公司而来,他们是否希望维持和成长。–如果您正在考虑在您的业务中使用AI进行其他用例,例如企业资源规划(ERP),客户关系管理(CRM),零售,分销,制造和金融服务的人力资源管理(HRM),您应该考虑数据集成作为强制性步骤,以实时提取,加载,转换和为AI实时提供可信数据。

数据集成:Covid-19时代的AI可扩展数据架构

S多云数据集成解决方案,’是缩短为数据科学家提供数据的循环的答案,其中数据集成功能(数据转换或提取,转换和加载(ETL),数据复制和数据虚拟化)在提供对高质量的访问方面发挥着重要作用数据。 IBM DataStage.

当人们梦想成为一个面包师或糕点厨师时,他们经常想到他们的美味糕点

网站地图 无障碍 这是一个真正的问题:在驾驶分析项目时,最耗时的任务(80%)是“收集和组织数据”。

IBM数据和AI 数据虚拟化. here.

弗吉尼孙子的帖子.

InfoSphere DataStage.