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数据虚拟化统一数据，实现无缝的人工智能与分析
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
数据虚拟化是构建人工智能应用的关键步骤之一，通过建立虚拟层实现数据集中化和流程优化，消除数据孤岛，提供全面和统一的数据视图，帮助企业做出数据驱动的决策。它还能够优化供应链、深入了解客户行为和主动检测欺诈。
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关键要点
- 数据虚拟化是构建人工智能应用的关键步骤，通过建立虚拟层实现数据集中化和流程优化。
- 数据虚拟化消除数据孤岛，提供全面和统一的数据视图，帮助企业做出数据驱动的决策。
- 数据虚拟化能够优化供应链，深入了解客户行为和主动检测欺诈。
- 数据虚拟化使企业能够灵活高效地使用现有数据源，提升AI和分析项目的价值。
- 通过虚拟化数据，企业可以实现实时数据的集成，消除数据孤岛和碎片化。
- 数据虚拟化提供了一个统一的视图，帮助企业优化流程并获得竞争优势。
- 设计虚拟化数据平台时需考虑延迟、更新频率、开发者的便利性和存储优化。
- 数据虚拟化在全球化供应链、客户分析和主动欺诈检测等领域具有重要应用。
- IBM Cloud Pak® for Data平台和IBM watsonx帮助企业充分利用数据，推动创新和竞争优势。
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