In vielen Unternehmen steigen Datenmengen und -vielfalt rasant an. Gleichzeitig besteht Druck, diese Daten zügig für KI und Analytics nutzbar zu machen, und zwar ohne sich an einen Anbieter zu binden dennoch mit der nötigen Kontrolle und Sicherheit. IBM watsonx.data adressiert beide Anforderungen. Als Teil der watsonx-Plattform (neben watsonx.ai und watsonx.governance) bietet watsonx.data ein hybrides, offenes Data Lakehouse, das KI und Analysen mit allen Unternehmensdaten an jedem Ort ermöglicht. Die Lösung vereint die Flexibilität moderner Data Lakes mit der Leistungsfähigkeit von Data Warehouses in einer Plattform. Unternehmen können so alle Daten für KI-Anwendungen nutzen, egal ob On-Premises oder in der Cloud, ohne Vendor-Lock-in. Im Folgenden skizzieren wir fünf zentrale Vorteile von IBM watsonx.data.
Zentrale Vorteile von IBM watsonx.data
1. Schnellere Erkenntnisse durch integrierte Datenplattform
watsonx.data wurde entwickelt, um Daten schneller in wertschöpfende Erkenntnisse umzusetzen. Die Plattform bricht Silos auf und erlaubt es Teams, effizienter zu arbeiten: Anstatt Daten umständlich, zwischen verschiedenen Tools und Speichern hin- und herzubewegen, können alle Datenquellen in einer Umgebung verwaltet werden. IBM betont, dass watsonx.data über eine einheitliche Steuerungsebene verfügt, sodass Anwender „weder Zeit noch Geld damit verschwenden, zwischen verschiedenen Tools zu wechseln“. Bestehende Datenquellen müssen nicht migriert werden, sondern lassen sich direkt anbinden. Das reduziert aufwändige ETL-Prozesse und beschleunigt die Time-to-Insight. Insgesamt ermöglicht watsonx.data, KI- und Analytics-Projekte mit deutlich weniger Vorarbeit in Produktion zu bringen.
2. Kein Vendor-Lock-in dank Open-Source-Stack
Ein entscheidender Vorteil von watsonx.data ist der konsequente Open-Source-Ansatz. Die Lösung basiert auf offenen Technologien (u. a. Apache Spark™, Presto, Apache Iceberg) statt proprietärer Formate. IBM selbst hebt hervor: „Watsonx.data wurde mit den besten Open-Source-Technologien entwickelt. Es vereinheitlicht Ihren Datenbestand und erweitert Ihren bestehenden Stack. Sie sind nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden und können mit der besten verfügbaren Technologie innovativ sein.“. Für Unternehmen bedeutet dies maximale Flexibilität. Daten bleiben in offenen Formaten (z. B. Parquet, ORC), sodass sie jederzeit portierbar und mit gängigen Tools kompatibel sind. Auch Skills und bestehende Open-Source-Expertise im Team lassen sich weiter nutzen. Dieser offene Ansatz minimiert das Risiko einer Herstellerabhängigkeit und schützt so die langfristige Zukunftssicherheit Ihrer Datenplattform.
3. Vereinheitlichter Zugriff auf alle Datenquellen
Watsonx.data fungiert als zentrale Daten-Drehscheibe über Cloud- und On-Prem-Umgebungen hinweg. Strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken und Data-Warehouse-Systemen lassen sich ebenso einbinden wie semistrukturierte oder unstrukturierte Daten aus Objektspeichern (Data Lakes). So können Analytics-Abfragen über alle Datentypen und Speicherorte hinweg gefahren werden, ohne dass Daten migriert oder dupliziert werden müssen. Beispielsweise integriert sich watsonx.data nahtlos mit bestehenden IBM Data-Warehouse-Lösungen (etwa Db2 Warehouse oder Netezza) über einen geteilten Metadatenspeicher und offene Table-Formate wie Apache Iceberg. Neue Insights können so ohne aufwändige ETL-Prozesse gewonnen werden. Diese einheitliche Sicht auf den Datenbestand bricht Datensilos auf und vereinfacht komplexe Auswertungen erheblich. Entwickler und Analysten können über einen einzigen Einstiegspunkt auf sämtliche relevanten Daten zugreifen, was Konsistenz schafft und Fehler durch manuelle Datenzusammenführung vermeidet.
4. Skalierbarkeit und effiziente Nutzung der Ressourcen
Die watsonx.data-Architektur ist von Grund auf für große Datenmengen und anspruchsvolle Workloads ausgelegt. Sie trennt Rechenleistung, Metadaten und Speicher, sodass jede Komponente unabhängig skaliert werden kann. Unternehmen können zahlreiche Parallelabfragen und Nutzer gleichzeitig bedienen, ohne Performance-Einbußen. Zudem lassen sich verschiedene spezialisierte Abfrage-Enginesje nach Anforderung einsetzen, von hochparallelen SQL-Engines wie Presto (Java oder C++) für BI-Abfragen, bis zu Apache Spark für Machine-Learning-Jobs. Watsonx.data wählt „die richtige Engine zum richtigen Preis“: Jeder Workload kann auf der jeweils kosteneffizientesten Engine laufen. Dieser Mischbetrieb optimiert die Auslastung und senkt Kosten. IBM beziffert die mögliche Kostenreduzierung durch solch gezielte Workload-Optimierung auf bis zu 50 % – insbesondere durch Einsparungen bei teuren Data-Warehouse-Kapazitäten, da weniger kritische Abfragen auf günstiger skalierbare Objektspeicher ausgelagert werden können. Gleichzeitig sorgt Automatisierung (etwa automatisches Skalieren der Engines) dafür, dass der manuelle Betriebsaufwand sinkt. Kurz: watsonx.data ermöglicht es, Data-&-AI-Initiativen effizient auf breiter Front zu skalieren, ohne dass die Kosten linear mitwachsen.
5. Integrierte Governance und Vertrauen in die Daten
Nicht zuletzt legt IBM watsonx.data großen Wert auf Governance und Sicherheit, ein Aspekt, der in Zeiten von Datenschutz und KI-Regulierung entscheidend ist. Die Plattform ist „vertrauenswürdig konzipiert“, wie IBM hervorhebt: Sie behält die Ende-zu-Ende-Nachverfolgbarkeit von Daten und Dokumenten über alle Transformationen hinweg bei. Das heißt, jeder Schritt der Datenaufbereitung und -nutzung kann lückenlos nachvollzogen werden. Gleichzeitig bleiben Datenschutzrichtlinien und Zugriffsbeschränkungen für Benutzer über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg konsistent gewahrt. Durch die Kompatibilität mit bewährten Governance-Tools (z. IBM Knowledge Catalog oder Apache Ranger) fügt sich watsonx.data nahtlos in bestehende Sicherheits- und Compliance-Strukturen ein. Unternehmen können so sicherstellen, dass nur autorisierte Personen auf sensible Daten zugreifen und dass alle KI-Modelle auf vertrauenswürdigen, qualitativ hochwertigen Daten basieren. Dieser eingebettete Governance-Ansatz fördert das Vertrauen von Fachexperten, Management und auch Regulatoren in die Datenplattform, ein wichtiger Faktor für die erfolgreiche Skalierung von KI-Lösungen im Unternehmen.
Fazit
IBM watsonx.data bietet Unternehmen einen klaren Mehrwert als moderne Datenbasis für KI und Analytics. Die Plattform beschleunigt datengetriebene Projekte, indem sie schnellen Zugriff auf alle relevanten Informationen ermöglicht und Silos auflöst. Gleichzeitig sorgt der offene, hybride Ansatz für maximale Flexibilität, ohne Anbieterbindung und mit freier Wahl der besten Technologien. Integrierte Governance- und Sicherheitsfunktionen gewährleisten, dass Compliance und Transparenz vom ersten Tag an mitgedacht sind. Das Ergebnis sind effizientere Abläufe, niedrigere Kosten und eine zukunftssichere Data-&-AI-Strategie mit höherem ROI. IT- und Fachentscheider sollten prüfen, wie sie diese Plattform für ihr Unternehmen nutzen können. IBM stellt hierfür umfangreiche Informationen, Fallstudien und Testangebote bereit, die den Einstieg erleichtern.
Ihr Partner
Mit mip haben Sie den Partner an Ihrer Seite, der IBM watsonx.data nicht nur implementiert, sondern in messbaren Geschäftserfolg verwandelt: von der Datenstrategie und Use-Case-Auswahl über Architektur-Blueprints und die Integration bestehender Datenquellen bis hin zu Data-Governance und dem sicheren Betrieb in Hybrid-Cloud-Umgebungen. Als IBM Platinum Partner verbinden wir modernste Datenarchitektur mit bewährten Open-Source-Technologien und stellen die Einhaltung relevanter Compliance-Vorgaben sicher. Wir liefern Ihnen greifbare Ergebnisse in kurzen Iterationen – etwa einen ersten Data-Lakehouse-Prototyp (MVP) in wenigen Wochen sowie den produktiven Rollout mit Monitoring, Dokumentation und Schulungen. So werden Sie schnell produktiv.
Wenn Sie bereit sind, den nächsten Schritt zu gehen, bespreche ich gerne mit Ihnen Ihren Anwendungsfall.
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Ich freue mich auf ein persönliches Gespräch mit Ihnen.
Ihr Jörg Kremer
Head of Consulting
