IBM宣布了一种新的数据准备解决方案，旨在帮助客户改善其数据操作流程，以使其数据快速有效地为AI准备就绪。
数据准备是构建机器学习和预测模型的必不可少的步骤，但它也是最繁琐且最耗时的步骤之一，导致许多数据科学家将80％的时间用于此过程。尽管数据质量仍然是生成准确模型和更准确见解的关键因素，但耗时的过程可能会使AI项目停滞不前。
为了简化此过程，IBM推出了InfoSphere Advanced Data Preparation，这是一种新的解决方案，旨在通过格式化，结构化和丰富数据集的格式来帮助客户转换原始数据集，以进行分析处理和标准报告。与数据准备软件提供商Trifacta联合开发的新InfoSphere解决方案旨在与客户的现有数据环境（包括数据湖）协同工作。
关新的InfoSphere解决方案具有众多功能，其中包括一个直观的仪表板，用于可视化数据准备过程，包括跟踪数据质量和沿袭（数据起源和去向）的进度。利用生成的清理后的数据集，客户可以将其移动到他们选择的业务分析工具中。
相关新闻“ Flipkart稍后付款”现已在PhonePe上提供MoneyTap在B轮融资中筹集了50亿卢比Naspers首席执行官解释了为什么该公司希望支持印度初创公司InfoSphere Advanced Data Preparation位于客户的数据湖或数据仓库之上，并提供自动转换功能。通过该解决方案的自助用户界面，业务用户以及数据科学家可以访问，探索，准备和丰富用于分析的数据集。除了数据准备之外，该工具还旨在使用户具备各种级别的技术专业知识，以生成业务就绪的数据见解。
Daniel G. Hernandez说：“新的InfoSphere解决方案增加了我们不断增长的dataops服务和功能的稳定性，这些服务和功能旨在帮助组织自动化许多繁琐的准备工作，并从事快速进行数据科学和构建AI模型的业务。” IBM数据和AI副总裁。