数据是差异化因素，因为企业领导者希望在实施生成式人工智能 (gen AI) 时利用其竞争优势。领导者感受到将人工智能 (AI) 融入其流程的压力，并正在寻找方法利用其数据平台中的见解来推动这一运动。事实上，IDC 预测，到 2024 年底，65% 的首席信息官将面临采用数字技术的压力，例如生成式人工智能和深度分析。
将人工智能有效部署到生产中的能力取决于组织数据策略的强度，因为人工智能的强度取决于支撑它的数据。组织需要可靠的数据来建立强大的人工智能模型和准确的见解，但当前的技术环境带来了前所未有的数据质量挑战，特别是随着数据的增长跨越多种格式：结构化、半结构化和非结构化。随着数据在本地以及跨云、应用程序和位置快速传播，数据量预计将呈指数级增长，但质量会受到影响。这种情况将加剧数据孤岛，增加有效管理云成本的压力，并使人工智能和数据工作负载的治理变得复杂。由于这些因素，企业数据缺乏人工智能准备。
数据集成的重要性：
提高数据可用性以便组织能够扩展人工智能的压力对于数据团队来说是一项艰巨的任务，并且不同格式和位置的数据量的爆炸式增长更是雪上加霜。在与人工智能模型一起使用之前，必须将多个来源的数据组合并协调成统一、一致的格式。这一过程称为数据集成，是提高人工智能和其他用例（例如商业智能（BI）和分析）数据可用性的关键组成部分之一。数据集成现在对于企业的蓬勃发展至关重要，通过合并来自不同来源的数据，企业可以获得宝贵的见解，做出更好的决策，发现新的收入机会并简化运营。
实施数据集成策略：
强大的数据策略的影响可以给企业带来巨大的、通常无法量化的价值，但实施它并不是一件容易的事。组织需要处理不同的数据源、格式、工具、处理需求和独特的业务目标，使得集成过程高度复杂。为了有效管理此策略，企业的数据集成基础架构必须体现几个关键特征：
- 多种集成方式： 组织面临各种需要定制方法的用例。不同的集成方式，例如批量/批处理、实时流或复制，可以专门适合特定场景，有助于确保最佳性能和效率。这种适应性使组织能够将其数据集成工作与不同的运营需求结合起来，从而使他们能够在不同的应用程序和工作流程中最大限度地发挥数据的价值。
- 可扩展的数据管道： 经验丰富的数据团队面临着越来越大的压力，需要响应下游消费者越来越多的数据请求，而用户需要更高的数据素养和经验丰富的数据工程师的技能短缺，加剧了这种压力。因此，为专业数据团队提供支持技术含量较低的用户并加快实现价值的策略至关重要。
- 杂交种： 企业利用多种类型的技术来满足不同的业务需求并提高运营效率。事实上，数据工具堆栈和数据本身都更加分散——驻留在不同的地理位置、多个云和本地。一种灵活的方法可以实现工具共存以及具有目标数据平面的管道执行局部性的灵活性，或者将转换逻辑下推到数据仓库或湖房，从而减少不必要的数据移动，从而减少或消除数据出口费用。
- 可观测性： 数据团队经常难以了解数据的运行状况和行为，这会极大地影响数据质量、成本和决策。通过对数据集成过程的全面观察，数据用户可以主动检测任何质量问题并相应地进行修复，从而增强对数据的信任，提高下游可靠性。
- 支持所有数据类型： 数据在不同类型、位置和格式中迅速扩展。由于组织的大部分数据都是非结构化的，并且需要利用这些企业数据来实现下游人工智能用例，例如检索增强生成 (RAG) 案例，因此客户现在有兴趣将 DataOps 实践引入非结构化数据。组织必须支持结构化、半结构化和非结构化数据的质量增强。
IBM 的方法：
IBM 的 Data Fabric 架构提供可组合性和无缝集成，以满足企业的独特需求。它提供了一个强大的框架来确保生成人工智能的高质量数据，同时结合人工智能驱动的服务来提高数据的可用性和可扩展性。客户可以从一组专门为支持人工智能、商业智能、分析和行业特定要求而定制的集成数据集成产品中进行选择。该策略可帮助组织优化数据使用、拓展新市场并增加收入。
IBM 的数据集成产品组合包括用于 ETL/ELT 处理的 IBM DataStage、用于实时流数据管道的 IBM StreamSets 以及用于低延迟、近实时数据同步的 IBM Data Replication 等工具。 IBM Databand 通过用于管道监控和问题修复的数据可观察性来支撑这组功能。 IBM 的综合解决方案建立在混合框架之上，使企业能够打破数据孤岛并管理跨所有来源、格式和集成模式的数据管道。这种灵活性使组织能够最大限度地发挥其数据的潜力，无论基础设施或用例如何。
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