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As businesses rush to scale generative AI, many encounter a common roadblock: unreliable data. AI models depend on accurate, unified data, but quality and governance become serious challenges when data is scattered across clouds, apps and systems. With global data volumes expected to grow 250% by 2025, the need to integrate and harmonize data across silos is more urgent than ever.Data integration, the process of combining data from multiple sources into a coherent, usable format, is essential for trustworthy AI, streamlined operations and better decision-making. Without it, even the most advanced AI can’t deliver real value. But how do you streamline data integration when your data is scattered across hybrid environments?For starters, do not confine yourself to a single deployment model. 
Hybrid deployment, the smart choice for modern data strategies In recent years, we’ve witnessed incumbent data integration vendors pressure their clients to migrate to singular deployment models, often cloud-based solutions—sometimes even ending support for existing workloads. This shift risks disrupting foundational data integration strategies, which for many organizations are the backbone of their entire data infrastructure. These cloud-centric options often offer significant scalability and cost benefits. However, retaining flexibility over where you run your data integration workloads is paramount. A hybrid deployment model delivers flexibility for stronger performance, improved security and optimized FinOps. Let’s dive deeper into why hybrid makes sense. 1.  Enhance data protection and regulatory compliance with hybrid data integration Many single deployment models—whether in the cloud or on premises—lack the adaptability needed to keep up with changing business and regulatory demands. A hybrid data integration approach gives organizations control over where and how to process data. This flexibility reduces risk and helps ensure compliance across diverse environments. Let’s take a closer look at these specific benefits: 2.  Drive better performance with hybrid data integration Single deployment models can introduce performance tradeoffs that impact speed, reliability and efficiency. A hybrid approach addresses these challenges by enabling data to be processed closer to its source, whether on premises, in the cloud or at the edge. Here are three key ways that hybrid deployments offer superior performance: 3.  Improve FinOps with hybrid data integration With greater control over where and how data is processed, hybrid data integration plays a key role in FinOps optimization. This approach minimizes unnecessary data transfers and allows teams to match workloads to the most cost-effective environment. As a result, organizations can better manage costs across cloud and on-premises environments, with key benefits that help align data operations with financial goals, such as: Tailored deployment options for your data integration needs, powered by IBM While many competitors push rigid, single deployment options, IBM® Data Integration supports customers with flexible options that meet modern hybrid cloud demands. These flexible deployment approaches support both new and existing environments, wherever the data lives. Each solution is purpose-built to meet specific operational and security demands, empowering organizations and customers to choose the optimal deployment model—whether software, SaaS or hybrid—based on their distinct needs. IBM Data Integration takes hybrid a step further, blending the power of managed and self-managed models through its advanced remote engine. You can design jobs in a fully managed environment and then deploy anywhere—on your VPC, any cloud, data center or region. This approach keeps integration close to your data to cut latency, avoid egress costs, and help ensure full control and security. Moving forward with IBM In the world of multi- and hybrid cloud, it is more critical than ever to have a data integration foundation that can meet you where your data is. IBM is dedicated to evolving to support clients’ modern data and integration needs. With a proprietary migration utility, expert support team and customer success teams, IBM helps clients modernize at their own pace while helping ensure operational continuity. Join our waitlist for a first look at IBM’s latest data integration innovations  IBM Blog. S. B. y C. G.

A medida que las empresas se apresuran a escalar IA generativa, muchos encuentran un obstáculo común: datos poco confiables. Los modelos de IA dependen de datos precisos y unificados, pero la calidad y la gobernanza se convierten en serios desafíos cuando los datos se dispersan nubes, aplicaciones y sistemas. Con volúmenes de datos globales que se espera que crezcan 250% para 2025, la necesidad de integrar y armonizar datos a través de silos es más urgente que nunca. Integración de datos, el proceso de combinar datos de múltiples fuentes en un formato coherente y utilizable, es esencial para una IA confiable, operaciones simplificadas y una mejor toma de decisiones. Sin él, incluso los canarios de IA más avanzados ofrecen un valor real. Pero, ¿cómo agiliza la integración de datos cuando sus datos están dispersos híbrido ¿entornos? Para empezar, no se limite a un solo modelo de implementación. Implementación híbrida, la opción inteligente para estrategias de datos modernas En los últimos años, Weizve ha sido testigo de cómo los proveedores de integración de datos actuales presionan a sus clientes para que migren a modelos de implementación singulares, a menudo soluciones basadas en la nube, y a veces incluso terminan con el soporte para las cargas de trabajo existentes. Este cambio corre el riesgo de interrumpir las estrategias fundamentales de integración de datos, que para muchas organizaciones son la columna vertebral de toda su infraestructura de datos. Estas opciones centradas en la nube a menudo ofrecen una escalabilidad significativa y beneficios de costos. Sin embargo, mantener la flexibilidad sobre dónde ejecuta sus cargas de trabajo de integración de datos es primordial. Un modelo de implementación híbrido ofrece flexibilidad para un rendimiento más sólido, seguridad mejorada y optimizada FinOps. Vamos a profundizar en por qué el híbrido tiene sentido. 1.  Mejorar la protección de datos y el cumplimiento normativo con la integración de datos híbridos Muchos modelos de implementación única, ya sea en la nube o en las instalaciones, carecen de la adaptabilidad necesaria para mantenerse al día con las cambiantes demandas comerciales y regulatorias. Un enfoque de integración de datos híbridos brinda a las organizaciones control sobre dónde y cómo procesar los datos. Esta flexibilidad reduce el riesgo y ayuda a garantizar el cumplimiento en diversos entornos. Veamos más de cerca estos beneficios específicos: 2.  Drive better performance with hybrid data integration Single deployment models can introduce performance tradeoffs that impact speed, reliability and efficiency. A hybrid approach addresses these challenges by enabling data to be processed closer to its source, whether on premises, in the cloud or at the edge. Here are three key ways that hybrid deployments offer superior performance: 3.  Mejore FinOps con integración de datos híbridos Con un mayor control sobre dónde y cómo se procesan los datos, la integración de datos híbridos juega un papel clave en la optimización de FinOps. Este enfoque minimiza las transferencias de datos innecesarias y permite a los equipos hacer coincidir las cargas de trabajo con el entorno más rentable. Como resultado, las organizaciones pueden administrar mejor los costos en entornos de nube y locales, con beneficios clave que ayudan a alinear las operaciones de datos con los objetivos financieros, tales como: Opciones de implementación personalizadas para sus necesidades de integración de datos, impulsadas por IBM Mientras que muchos competidores empuje rígidas, opciones de implementación única, IBM® Integración de Datos apoya a los clientes con opciones flexibles que satisfacen las demandas modernas de la nube híbrida. Estos enfoques de implementación flexibles admiten entornos nuevos y existentes, dondequiera que vivan los datos. Cada solución está diseñada específicamente para satisfacer las demandas operativas y de seguridad específicas, lo que permite a las organizaciones y clientes elegir el modelo de implementación óptimo, ya sea software SaaS o híbrido— basado en sus distintas necesidades. IBM Data Integration lleva el híbrido un paso más allá, combinando la potencia de los modelos administrados y autogestionados a través de su avanzado motor remoto. Puede diseñar trabajos en un entorno totalmente administrado y luego implementar en cualquier lugar en su VPC, cualquier nube, centro de datos o región. Este enfoque mantiene la integración cerca de sus datos para reducir la latencia, evitar los costos de salida y ayudar a garantizar el control total y la seguridad. Avanzando con IBM En el mundo de la nube multi-híbrida, es más crítico que nunca tener una base de integración de datos que pueda reunirse con usted donde están sus datos. IBM se dedica a evolucionar para apoyar a los clientes’ los datos modernos y las necesidades de integración. Con una utilidad de migración patentada, un equipo de soporte experto y equipos de éxito de clientes, IBM ayuda a los clientes a modernizarse a su propio ritmo y a garantizar la continuidad operativa. Únase a nuestra lista de espera para ver por primera vez las últimas innovaciones de integración de datos de IBM  IBM Blog. S. B. y C. G. Traducido al español