Los datos son el área donde cada empresa tiene la misma oportunidad de ser excelente. Conocer sus propios datos puede dar a su organización una clara ventaja competitiva. Sin embargo, según una encuesta realizada por Forrester con tomadores de decisiones globales de las áreas de TI, datos y líneas de negocio, más de la mitad de los encuestados admitieron que simplemente no saben cuáles son sus necesidades de datos de IA. Si los líderes empresariales no comprenden cabalmente sus necesidades de datos, no se puede esperar que comprendan sus necesidades de infraestructura.
No hay IA sin arquitectura de información (AI). Pero, ¿cómo convierten las organizaciones sus aspiraciones de inteligencia artificial de datos en resultados de negocio? Para IBM, el camino que permite aprovechar el poder de la inteligencia artificial se llama el "viaje hacia la IA" (the AI journey”). Este viaje comienza acelerando la capacidad de recopilar y organizar los datos, continúa obteniendo conocimientos más profundos que aprovechan el análisis de datos impulsado por IA, y finaliza transmitiendo esas capacidades y esos conocimientos a toda la organización.
IBM Storage con los anuncios, tiene como objetivo permitir a las organizaciones de todos los tipos y tamaños crear soluciones simples, de alto rendimiento y rentables, optimizadas para la inteligencia artificial, que potencialmente pueden aumentar su capacidad de obtener una mayor visión, valor y ventaja competitiva de los datos. Primero en la línea está el nuevo IBM Elastic Storage System (ESS) 5000, alimentado por IBM Spectrum Scale, líder del mercado. El ESS 5000 está diseñado para data lakes (lagos de datos) con un rendimiento de 55 GB/s en un solo nodo de gabinete de 8 discos, escalable a configuraciones de yottabytes. El ESS 5000 es ideal para la recolección de datos y la capacidad de almacenamiento a largo plazo. IBM ESS 3000, presentado en octubre de 2019, y también basado en IBM Spectrum Scale, es un componente básico de 2u con un rendimiento de 40 GB/s, diseñado para enfrentar el desafío de analizar grandes cantidades de datos. Ambos sistemas están optimizados para diferentes etapas del viaje hacia la IA.
Last modified on 2020-07-10