しかし、まだ進化を続ける信頼性の高いデータプラットフォーム
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
私にとって、IBM watsonx.dataは、データ品質を確保することと、AIや分析がデータに簡単にアクセスできるようにすることという2つの主要な課題の解決に役立ちます。責任あるAIの仕事では、偏見を避け、コンプライアンスを確保するために、信頼でき、適切に管理されたデータセットを用意することが不可欠です。プラットフォームのガバナンスツールにより、系統の維持、権限の管理、複数のデータソースにわたる一貫したポリシーの適用が容易になります。
また、構造化データと非構造化データの両方へのアクセスが効率化されるので、データの収集とクリーニングに何時間も費やすことなく、AI モデルの構築とテストに集中できます。データウェアハウスとして使用することで、機械学習用のデータセットの準備にかかる時間が短縮され、実験がスピードアップし、プロジェクトサイクルが短縮されます。全体的に見て、透明性が高く、スケーラブルで、倫理的に健全な AI システムを開発するためのより信頼できる基盤が得られました。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
1。初心者にとって学習には時間がかかる。
2.初期設定にも時間がかかります。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
1. 柔軟なデータ処理と高速検索。
2.クエリは迅速に実行され、多様なデータを適切に処理できます。
3.ビッグデータの処理と管理の速さが気に入っています。
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Reliable Data Platform ,Still Evolving Though
What problems is the product solving and how is that benefiting you?
For me, IBM watsonx.data helps address two main challenges — ensuring data quality and making it easily accessible for AI and analytics. In Responsible AI work, having a trusted, well-governed dataset is critical to avoiding bias and ensuring compliance. The platform’s governance tools make it easier to maintain lineage, manage permissions, and apply consistent policies across multiple data sources.
It also streamlines access to both structured and unstructured data, so instead of spending hours gathering and cleaning data, I can focus on building and testing AI models. Using it as a data warehouse has reduced the time it takes to prepare datasets for machine learning, which speeds up experimentation and shortens project cycles. Overall, it’s given me a more reliable foundation for developing AI systems that are transparent, scalable, and ethically sound.
What do you dislike about the product?
1. Learning takes time for a beginner.
2. Initial setup also takes time.
What do you like best about the product?
1.Flexible data handling and fast searches.
2. Queries run quickly and handle diverse data well.
3. I like how fast it processes and manages big data.
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