No fundo, quase todas as empresas estão um enorme tesouro de dados organizacionais. Um acúmulo de transações, informações do cliente, dados operacionais e todos os tipos de outras informações, ele mantém uma quantidade enorme de valor. Esses dados, quando combinados com os modelos de inteligência artificial (IA), podem fornecer às empresas novas idéias sobre a maneira como tomam decisões e onde encontrar oportunidades de crescimento.
Mas esses dados também são espalhados por plataformas que variam de mainframes a nuvem e ambientes distribuídos. Embora não seja incomum nas empresas modernas, essa realidade exige que os líderes de TI se perguntem o quão acessível todos esses dados são. Particularmente, eles estão alcançando Integração de dados em tempo real? A IA impactante depende da resposta a esta pergunta.
Para que a IA forneça insights precisos e possibilite a tomada de decisão orientada a dados, ela deve ser alimentada com informações atualizadas e atualizadas. É aqui que a integração de dados em tempo real se torna crítica.
O combate a esse desafio começa com a sincronização. Ao garantir que os dados sejam sincronizados entre plataformas e sistemas à medida que mudam, as organizações podem criar uma base consistente e precisa em que a IA pode confiar.
Compreendendo o desafio da integração de dados
Então, o que torna a integração de dados tão difícil? É os dados de uma empresa, por isso devem ser facilmente acessíveis, certo? A verdade não é tão simples. Em muitas organizações, os dados existem em vários locais, incluindo mainframe, nuvem e ambientes distribuídos. Freqüentemente, os especialistas em dados não entendem quais dados vive em qual sistema e como tudo está relacionado.
O problema milenar dos dados em silêncio significa que o entendimento dos dados também é siled. Se as organizações receberão o valor total de seus dados, eles precisam primeiro colocar tudo em um contexto comum. A varredura e costura de metadados automatizadas podem fornecer esse contexto como uma primeira etapa em qualquer esforço de integração. Esse contexto é essencial para descobrir dados que podem ser úteis para iniciativas de IA e também para garantir que estejam alinhados adequadamente com outros dados para criar um entendimento abrangente de negócios.
Enquanto a IA continua a permear todos os aspectos das operações de TI, a chave para a implementação bem -sucedida ainda está enraizada na solução de desafios de dados fundamentais. A obtenção de integração de dados em tempo real requer ênfase na modernização da infraestrutura de dados. E que a modernização é construída sobre as soluções e ferramentas certas para apoiar as equipes de TI.
Desbloqueando a IA com dados em tempo real
Quando os modelos e ferramentas de IA têm acesso a dados em tempo real, o impacto no desempenho dos negócios é substancial. As decisões operacionais tornam -se mais precisas, as interações do cliente mais relevantes e os modelos de previsão mais precisos. As organizações podem reduzir os custos, evitando a superprodução ou a malocação de recursos e podem aumentar a agilidade, respondendo mais rapidamente às mudanças no mercado.
Para ativar a IA de maneira significativa, as organizações precisam de sincronização de dados bidirecionais em tempo real. Isso significa que as atualizações de dados em um sistema são instantaneamente refletidas em todos os ambientes conectados-serem painéis de análise de TI, modelos de IA ou aplicativos voltados para o cliente.
Então, onde os líderes corporativos devem procurar isso? Um lugar para começar é com ferramentas que fornecem movimento de dados sem código e bidirecional que funciona perfeitamente entre plataformas de mainframe, distribuído e nuvem, o que significa que as alterações feitas em um sistema são instantaneamente refletidas em toda a organização. É assim que as soluções gostam Rocket DataEdgetraz equipes de TI.
Esse conjunto robusto traz recursos que abrangem replicação de dados, sincronização, inteligência de dados e visualização, para citar apenas alguns. Todas essas soluções funcionam para garantir que os modelos de IA operem consistentemente com total visibilidade no cenário de dados de uma organização.
As ferramentas de integração inteligentes também podem descobrir e mapear dados corporativos automaticamente, criando um entendimento contextual das informações em toda a nuvem híbrida. Isso aprimora a relevância dos dados usados pela IA, facilitando a identificação do que mais importa para os tomadores de decisão e os modelos.
O caminho para a IA impactante percorre a integração de dados em tempo real
A qualidade de qualquer modelo de IA está diretamente vinculada aos dados que o alimentam. Conjuntos de dados incompletos e informações isoladas deixam esses modelos com apenas uma imagem parcial do que realmente está acontecendo dentro de uma organização. Isso significa que a saída provavelmente ficará tão defeituosa.
A integração de dados em tempo real garante que os líderes de negócios estejam tomando decisões com base nas informações mais atualizadas, os modelos de IA estão gerando insights mais impactantes e as equipes de TI têm maior visibilidade e suporte para gerenciar ambientes complexos de TI.
À medida que as empresas continuam a investir na IA, a base que eles desenvolvem sobre os assuntos mais do que nunca. A ativação da integração de dados em tempo real garante que as organizações estejam melhor equipadas para apoiar a proliferação de IA.
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