数据集成是构建任何人工智能 (AI) 应用程序的关键第一步。 虽然启动此过程的方法有多种，但组织可以通过数据虚拟化加速应用程序开发和部署过程。
数据虚拟化使企业能够释放数据的隐藏潜力，为预测性维护、欺诈检测和需求预测等尖端应用程序提供实时人工智能见解。
尽管在数据库和技术方面进行了大量投资，但许多公司仍难以从数据中获取更多价值。 数据虚拟化弥补了这一差距，使组织能够灵活高效地使用现有数据源来实施人工智能和分析计划。
虚拟化数据充当桥梁，使平台能够按需访问和显示来自外部源系统的数据。 这种创新方法集中并简化了数据管理，无需在平台本身上进行物理存储。 虚拟层在数据源和用户之间建立，使组织能够访问和管理其数据，而无需从其原始位置进行复制或移动。
为什么选择数据虚拟化？
- 数据虚拟化消除了物理移动或复制的需要，从而简化了不同来源数据的合并。 这显着减少了数据集成时间和费用，同时还最大限度地减少了不准确或数据丢失的可能性。
- 无论存储来源如何，组织都可以实现数据的集中视角。 这可以作为分析、报告和基于数据的决策的单一参考点，从而提高准确性并更快地生成有价值的见解。
- 组织能够轻松修改和扩展其数据，以响应不断变化的业务需求，从而提高敏捷性和适应性。
打破数据孤岛：通过数据虚拟化推动机器学习的成功
人工智能极大地改变了大型公司，通过先进的分析解决方案重塑了业务运营和决策流程。 这种转变很大程度上依赖于数据虚拟化，数据虚拟化充当中心枢纽，连接来自各种来源的实时数据流，例如传感器数据和设备日志，并消除数据孤岛和碎片。
数据虚拟化不仅集成了实时数据，还集成了用于各种功能（例如企业资源规划或客户关系管理）的综合软件套件的历史数据。 这些历史数据为维护计划、资产性能或客户行为等领域提供了宝贵的见解，具体取决于套件。
通过结合来自不同来源的实时和历史数据，数据虚拟化创建了组织整个运营数据生态系统的全面且统一的视图。 这种整体视图使企业能够做出数据驱动的决策、优化流程并获得竞争优势。
随着生成式人工智能聊天机器人的兴起，基础模型现在使用这个丰富的数据集。 这些算法主动筛选数据，发现隐藏的模式、趋势和相关性，提供有价值的见解，使高级分析能够预测一系列结果。 这些预测可以识别潜在的商机，例如市场变化和客户需求，主动检测和预防系统问题和故障，并优化维护计划，以实现最大的正常运行时间和效率。
虚拟化数据平台的设计注意事项
1. 延迟和实时分析
挑战： 与虚拟化数据检索相比，直接访问存储的数据通常会产生更少的延迟，这可能会妨碍实时预测维护分析，而及时的洞察至关重要。
设计注意事项：
- 最小化延迟： 分析网络基础设施并优化数据传输协议，以减少检索虚拟化数据所需的时间。
- 数据刷新策略： 实施诸如执行增量数据更新（批处理作业）等策略来维护相当新鲜的数据集以供分析。 平衡这一点与必要的更新频率对于准确的预测至关重要。
2. 平衡更新频率和源系统压力
挑战： 持续查询虚拟化数据以获得实时洞察可能会使源系统过载，从而影响其性能。 这对依赖于频繁数据更新的预测分析或人工智能构成了严重关注。
设计注意事项：
- 优化查询频率： 仔细设计预测模型数据访问模式。 使用数据复制工具实时高效地从多个来源检索数据，同时最大限度地减少单个系统的压力。
- 调度和批处理： 考虑对特定关键数据点进行调度或批量数据检索以进行预测，而不是不断查询。
3. 虚拟化层抽象和开发者利益
优势： 数据平台中的虚拟化层充当抽象层。 这意味着构建 IBM watsonx™ 机器学习 (ML) 应用程序（例如用于预测性维护的应用程序）的开发人员无需关心数据的物理位置或存储细节。
对开发者的好处：
- 关注应用逻辑： 开发人员可以专注于预测维护应用程序的基本逻辑，而不会受到复杂的数据存储管理的困扰。
- 更快的开发时间： 抽象层简化了数据访问，从而缩短了开发周期并加快了预测维护模型的部署。
4. 存储优化注意事项
标准化或非标准化等存储优化技术可能不会直接应用于特定数据分析应用程序的所有功能，但在采用混合方法时它们会发挥重要作用。 这种方法涉及在所选平台内集成摄取的数据和通过虚拟化访问的数据。
评估这些技术之间的权衡有助于确保摄取数据集和虚拟化数据集的最佳存储使用。 这些设计考虑因素对于在数据平台上使用虚拟化数据构建有效的机器学习解决方案至关重要。
数据虚拟化：现代应用程序的战略动力源
数据虚拟化的发展已经超越了单纯的创新。 它是增强各种应用程序功能的战略工具。 一个典型的例子是数据虚拟化平台。 该平台利用数据虚拟化促进各种应用程序的开发，从而显着提高其效率、适应性和提供近实时洞察的能力。
让我们探索一些引人注目的用例，展示数据虚拟化的变革力量。
1. 优化全球化世界的供应链
在当今相互关联的全球经济中，供应链具有庞大的网络和复杂的依赖关系。 数据虚拟化极大地简化了这些复杂的系统。 数据虚拟化平台统一了来自多个来源的数据，包括生产指标、物流跟踪详细信息和市场趋势数据。 这种全面的视图为企业提供了整个供应链运营的完整视图。
想象一下在各个方面都拥有畅通无阻的可见性。 您可以主动识别潜在瓶颈，优化物流流程并实时适应不断变化的市场动态。 其结果是优化且敏捷的价值链提供了显着的竞争优势。
2. 深入了解客户行为：客户分析
数字革命使得了解客户对于业务成功至关重要。 数据虚拟化平台通过使用数据虚拟化打破数据孤岛。 它无缝集成来自各个接触点的客户数据，例如销售记录、客户服务交互和营销活动绩效指标。 这种统一的数据环境有助于全面了解客户行为模式和偏好。
凭借这些深刻的客户洞察，企业可以创造高度个性化的体验、有针对性的促销和创新产品，从而更有效地与目标受众产生共鸣。 这种数据驱动的方法可以提高客户满意度并培养持久的忠诚度，这是在当今竞争环境中蓬勃发展的关键要素。
3. 数字时代的主动欺诈检测
金融欺诈不断发展，提出了数据虚拟化平台主动解决的具有挑战性的检测任务。 该平台通过虚拟化和分析来自各种来源的数据（例如交易日志、用户行为模式和人口统计详细信息）来实时识别潜在的欺诈企图。 这种方法不仅可以保护企业免受财务损失，还可以培养客户群的信任，这是当今数字时代的重要资产。
这些有影响力的应用程序体现了数据虚拟化的变革潜力。 IBM Cloud Pak® for Data 平台和 IBM watsonx 使企业能够释放数据的全部力量，推动创新并在不同行业中获得显着的竞争优势。 IBM 还提供 IBM Data Virtualization 作为通用查询引擎和 IBM Knowledge Catalog 用于数据治理。
我们随时为您的数据虚拟化之旅的每一步提供帮助。
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