IBM Watsonx.data

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

Type de produit et caractéristiques de Watsonx.data

Watsonx.data est une plateforme data lakehouse hybride et ouverte, conçue pour unifier, gouverner et exploiter efficacement toutes les données d’une organisation, qu'elles soient structurées ou non structurées, sur site ou dans le cloud. 

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. 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.

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 et gouvernance des données.

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 ou la sécurité.

Son approche "use all your data, everywhere" permet de requêter les données où qu’elles soient stockées (cloud, on-prem, S3, Hadoop, etc.), sans avoir à les déplacer ou les dupliquer.

L'objectif est de concilier :

• La souplesse du data lake (stockage peu coûteux, schémas flexibles)
• La performance d’un data warehouse (requêtes SQL optimisées, traitements distribués)
• La gouvernance unifiée (catalogue, lignage, accès, audit)
• Et la préparation directe à l’IA (stockage vectoriel, ingestion de pipelines ML, intégration avec watsonx.ai)

Watsonx.data devient ainsi un socle opérationnel pour les architectures data modernes. Il fluidifie l'accès aux données pour les analystes, les data scientists 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
• Apache Spark : pour les traitements complexes, les transformations ETL, ou l'entraînement de modèles
• Milvus intégré : pour l'indexation vectorielle et la recherche sémantique (RAG, IA générative)

Stockage ouvert et gouverné

• Parquet et ORC : formats de stockage efficaces pour le traitement analytique
• Apache Iceberg : gestion des tables ACID, versioning, time-travel, rollback
• Cloud Object Storage ou HDFS : adapté à tous les contextes de déploiement (on-premise, cloud, multi-cloud)

Virtualisation et accès unifié

• Jointures distribuées sur données internes et externes (CSV, Oracle, S3, MongoDB).
• Connectivité universelle via JDBC, ODBC, APIs REST ou Python.
• Préservation des données à leur emplacement d'origine

Pipelines de transformation, ingestion et IA

• Support natif des notebooks PySpark pour ETL/ELT avancé
• Automatisation des workflows de nettoyage, enrichissement, ingestion de features
• Exploitation directe dans watsonx.ai : les documents sont indexés dans Milvus pour des scénarios RAG
• 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
• 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

Sécurité, gouvernance et partage

• Hive Metastore pour le catalogue de métadonnées
• Gestion des accès et masquage de données sensibles
• Partage de Data Products certifiés, avec suivi du lignage et audit

Déploiement hybride et souveraineté

• Disponible sur IBM Cloud, AWS, Azure ou on-premise via OpenShift
• Portabilité des workloads entre environnements
• Respect des politiques de souveraineté et de résidence des données

Les avantages de Watsonx.data

• Unification des données : accès centralisé et gouverné à l'ensemble du patrimoine data
• Haute performance grâce à des moteurs spécialisés, distribués et adaptatifs
• Interopérabilité ouverte : formats standards, moteurs open source, déploiement libre
• Optimisation des coûts : réduction jusqu'à 50 % des coûts par rapport aux entrepôts traditionnels
• Prêt pour l’IA : recherche vectorielle, ingestion d'embeddings, connectivité native avec watsonx.ai, intégration aux LLMs
• Gouvernance centralisée : accès, lignage, sécurité et audit en un seul endroit

Dans quels cas utiliser Watsonx.data ?

Watsonx.data est conçu pour les entreprises qui veulent :

• Industrialiser l’analyse de données à grande échelle
• Centraliser leur patrimoine data sans multiplier les outils
• Supporter leurs projets IA avec des données gouvernées et prêtes à l'emploi
• Virtualiser les sources pour éviter les coûts de déplacement ou duplication
• Harmoniser l’accès aux données entre BI, data science, IA générative et utilisateurs métiers
• Mettre en place des moteurs IA augmentés (copilotes métiers, assistants RAG) avec des bases vectorielles directement intégrées

Watsonx.data s'adresse à tous les secteurs ayant besoin d'une infrastructure data moderne, évolutive et ouverte.

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