IBM watsonx.data

Watsonx.data, la base unifiée pour l'analytics et l'IA en entreprise

Type de produit et caractéristiques de Watsonx.data

IBM Watsonx.data est une plateforme de données moderne conçue pour aider les entreprises à exploiter pleinement la valeur de leurs informations et leurs donées issues de sources hétérogènes. Pensée pour les environnements de Big Data, de cloud hybride de Cloud Computing et d’intelligence artificielle (IA), cette solution offre une gestion centralisée et performante des volumes de données structurées et non structurées. Grâce à Watsonx.data, les organisations peuvent unifier leurs données disparates, optimiser leur gouvernance, et accélérer leurs projets de machine learning et d’analyse et de traitement des données.

Que ce soit pour la modernisation d’un data warehouse, l’intégration des données avec des outils d’analytics avancé ou l’alimentation de modèles d’IA générative, Watsonx.data s’impose comme une solution clé pour bâtir une stratégie data management robuste, évolutive et sécurisée. Elle constitue une véritable solution de transformation digitale et permet de renforcer la qualité des données pour les équipes de développeurs, data analyst et consultants.

Watsonx.data combine la flexibilité d’un data lake avec la performance d’un entrepôt de données, tout en intégrant des fonctionnalités avancées pour les charges de travail en intelligence artificielle et en analytique prédictive. Elle repose sur une architecture distribuée à haute performance, s’appuyant sur des moteurs open source améliorés tels que Presto/Trino en C++, Apache Spark, et Milvus pour les recherches vectorielles. Elle utilise des standards ouverts tels que Apache Iceberg et Parquet, assurant l'interopérabilité, la portabilité et la souveraineté technologique dans des environnements multi-cloud (AWS Amazon, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, IBM Cloud).

Watsonx.data permet de centraliser les données de l’entreprise tout en laissant la liberté de les interroger là où elles se trouvent, grâce à ses capacités de virtualisation. Elle fournit un socle data adapté aux usages analytiques, IA à la gouvernance des données, aux services cloud et à l'IA.

Présentation et concept de Watsonx.data

Watsonx.data répond à un enjeu fondamental : unifier l’accès aux données dispersées dans les différents silos de l’entreprise sans compromettre les performances, la sécurité ou la data protection.

Son approche "use all your data, everywhere" permet de requêter les données où qu’elles soient stockées (cloud public, on-prem, S3, Hadoop, etc.), sans avoir à les déplacer ou les dupliquer. Elle facilite aussi la migration des applications vers des environnements SaaS, PaaS ou IaaS.

L'objectif est de concilier :

• La souplesse du data lake (stockage peu coûteux, schémas flexibles, containers, docker, cluster)
• La performance d’un data warehouse (requêtes SQL Server, MySQL, Oracle, traitements distribués)
• La gouvernance unifiée (catalogue, lignage, log, ausit, authentification et IAM)
• Et la préparation directe à l’IA (stockage vectoriel, ingestion de pipelines ML, intégration avec Watsonx.ai et frameworks IA)

Watsonx.data devient ainsi un socle opérationnel pour les architectures Big Data en lien avec des solutions comme Talend, SAP Hana, Tableau Software, BusinessObjects, ou encore Elasticsearch.) Il fluidifie l'accès aux données pour les analystes, les data scientists, les développeurs Java et les LLMs, tout en assurant la traçabilité et la qualité des référentiels d’entreprise.

Fonctionnalités principales de Watsonx.data

Moteurs distribués haute performance

• Presto/Trino en C++ : moteur SQL pour les analyses massives et temps-réel, idéal pour le monitoring des performances, les applications cloud et les projets de data mining. Cela en fait un outil de référence pour les projets de Big Data nécessitant des requêtes rapides et scalables.
• Apache Spark : pour les traitements complexes, les transformations ETL, l'intégration des données et les workflows de machiune learning.
• Milvus intégré : pour l'indexation vectorielle et la recherche sémantique (RAG, IA générative). Cette intégration facilite le développement d’applications basées sur des LLMs et la création de chatbots intelligents.

Stockage ouvert et gouverné

• Formats Parquet et ORC optimisés pour les entrepôts de données et l'analyse des données. 
• Apache Iceberg pour la gestion des tables ACID, le versioning, time-travel, rollback et la conformité. Une fonctionnalité essentielle pour renforcer la gouvernance des données et assurer la traçabilité.
• Support du Cloud Object Storage ou HDFS, Amazon Glacier, Dell EMC, ou HPE, adapté à tous les contextes de déploiement (on-premise, cloud, multi-cloud). Cela permet une flexibilité maximale pour les organisations ayant une stratégie de cloud hybride.

Virtualisation et accès unifié

• Jointures distribuées sur sources de données internes et externes hétérogènes (CSV, MongoDB NoSQL, Oracle, SQL Server, Google Cloud, Amazon Web Services). Cette capacité renforce l’analyse avancée en intégrant des sources variées.
• Connectivité universelle via JDBC, ODBC, web services, SDK, API REST, SSH ou Python.. Une compatibilité idéale pour les équipes d’analytics et de Business Intelligence.
• Préservation des données à leur emplacement d'origine afin de limiter les duplications, optimiser la sécurité et la gouvernance des données et renforçant la sécurité réseau (firewall, VPN, DNS, IP address).

Pipelines de transformation, ingestion et IA

• Support natif des notebooks PySpark pour ETL/ELT avancé, permettant une modernisation des processus de traitement de données.
• Automatisation (automation) des workflows de nettoyage, enrichissement, ingestion de features, ce qui améliore la productivité des projets de machine learning.
• Exploitation directe dans Watsonx.ai : les documents sont indexés dans Milvus pour des scénarios RAG. Cela ouvre la voie à des cas d’usage concrets d’IA générative.
• Stockage optimisé des embeddings : Watsonx.data permet d’indexer les vecteurs produits par des LLMs pour les recherches sémantiques, les chatbots augmentés ou la génération de recommandations personnalisées. Cette fonctionnalité renforce les applications IA et NLP.
• Intégration fluide avec les modèles d’IA : les données gouvernées peuvent être utilisées directement dans des notebooks, des pipelines AutoAI ou des processus de fine-tuning, accélérant ainsi les projets d’intelligence artificielle appliquée.

Sécurité, gouvernance et partage

• Hive Metastore pour le catalogue de métadonnées.
• Gestion des accès et masquage de données sensibles afin d’assurer la conformité réglementaire et la sécurité des données critiques.
• Partage de Data Products certifiés, avec suivi du lignage et audit. Cette approche favorise la création d’un catalogue de données fiable et d’une gouvernance renforcée.

Déploiement hybride et souveraineté

• Disponible sur IBM Cloud, AWS, Azure ou on-premise via OpenShift. Cette flexibilité permet d’adopter une approche cloud hybride en fonction des besoins métier.
• Portabilité des workloads entre environnements, garantissant la continuité des opérations même dans des architectures multi-cloud.
• Respect des politiques de souveraineté et de résidence des données, un atout majeur pour les secteurs soumis à des contraintes réglementaires fortes.

Les avantages de Watsonx.data

• Unification des données : accès centralisé et gouverné à l'ensemble du patrimoine data. Cette approche permet aux organisations de valoriser leurs actifs big data et de favoriser une stratégie data-driven solide.
• Haute performance grâce à des moteurs spécialisés, distribués et adaptatifs. Watsonx.data est conçu pour répondre aux besoins de l’analyse avancée et du traitement de données massives, tout en garantissant une excellente scalabilité en cloud hybride.
• Interopérabilité ouverte : formats standards, moteurs open source, déploiement libre. Cette ouverture assure une intégration fluide avec les principaux outils de Business Intelligence, les plateformes de machine learning et les environnements multi-cloud.
• Réduction des coûts : réduction jusqu'à 50 % des coûts par rapport aux entrepôts traditionnels. Les entreprises bénéficient ainsi d’une meilleure performance analytique, tout en optimisant leur infrastructure data et en maîtrisant leurs budgets cloud.
• Prêt pour l’IA : recherche vectorielle, ingestion d'embeddings, connectivité native avec watsonx.ai, intégration aux LLMs. Ces fonctionnalités permettent de déployer rapidement des cas d’usage basés sur l’IA générative, comme les chatbots augmentés, les moteurs de recommandation ou les applications de NLP avancé.
• Gouvernance centralisée : accès, lignage, sécurité et audit en un seul endroit. Watsonx.data renforce la gouvernance des données et assure la conformité réglementaire (RGPD, souveraineté des données), ce qui est crucial pour les entreprises opérant dans des secteurs sensibles.

Dans quels cas utiliser Watsonx.data ?

Watsonx.data est conçu pour les entreprises qui veulent :

• Industrialiser l’analyse de données à grande échelle afin de répondre aux enjeux du big data et d’optimiser la prise de décision basée sur l’analytics avancé
• Centraliser leur patrimoine data sans multiplier les outils, en bénéficiant d’une plateforme de données unifiée qui simplifie la gouvernance et réduit la complexité des architectures.
• Supporter leurs projets IA avec des données gouvernées et prêtes à l'emploi, garantissant la conformité aux réglementations comme le RGPD et renforçant la souveraineté des données.
• Virtualiser les sources pour éviter les coûts de déplacement ou duplication, une approche essentielle dans des environnements cloud hybride et multi-cloud.
• Harmoniser l’accès aux données entre BI, data science, IA générative et utilisateurs métiers, afin de favoriser la collaboration entre les équipes et accélérer l’adoption des solutions data-driven.
• Mettre en place des moteurs IA augmentés (copilotes métiers, assistants RAG) avec des bases vectorielles directement intégrées, ouvrant la voie à des cas d’usage innovants en IA générative, en chatbots intelligents ou en recommandations personnalisées.

Watsonx.data s'adresse à tous les secteurs ayant besoin d'une infrastructure data moderne, évolutive et ouverte, capable de soutenir des projets de machine learning, de Business Intelligence et d’IA générative à grande échelle.

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