设计数据战略，消除数据孤岛、降低复杂性并提高数据质量，以获得卓越的客户和员工体验
数据管理解决方案
利用面向云、混合和本地部署的专用技术来存储、管理、保护和解锁数据和数据库的隐藏价值。设计现代化的数据基础，支持所有数据、分析和 AI 用例。
通过优化数据仓库工作负载，随时随地以最多一半的成本扩展分析和 AI。
专为全球任务关键型工作负载而构建。借助高性能、富有弹性的云原生数据库引擎，大规模支持您的应用程序和实时分析。
借助先进的云原生数据仓库以及 SaaS 部署选项，获得可扩展的洞察和最终的成本控制。
使用嵌入式、低占用空间数据库在边缘、云端或本地运行强大的事务性工作负载。
在 IBM z/OS 上运行的本地数据库，提供大型机安全性、可扩展性、可用性和强大功能
利用我们的 OEM 数据源合伙关系并从提供良好支持的数据管理平台中获益
IBM 和 Cloudera 携手合作，使用开源生态系统创建数据和 AI 服务 — 所有这些都旨在加速大规模数据处理和分析。
MongoDB Enterprise Advanced with IBM 可提供企业工具，更快地构建应用程序，将数据分发到所需位置，实现随处自由运行。
与 IBM 携手合作，许可、实施 EDB Postgres 并获得相关支持，同时充分利用这个专为您的企业级数据需求而构建的集成式、基于开源的 SQL 关系数据库解决方案。
DataStax Enterprise with IBM 提供混合云解决方案，通过简化将企业级数据集成到基于 Apache Cassandra 的开源技术，以提高用户工作效率。
IBM 与 SingleStore 携手合作，为 SingleStoreDB 提供单一支持和治理来源。简化数据架构，同时提供超快的速度和弹性可扩展性。
使用主动元数据、自动化集成和 AI 治理，通过基于 IBM Cloud Pak for Data 构建的数据结构架构来创建广泛而有组织的数据访问。
随时为您的团队提供易于使用且可靠的数据。
利用元数据驱动的自动化数据基础来发现、信任和保护数据。
简化 MLOps 生命周期管理，加速 AI 生命周期。
实现 AI 治理自动化，创建可靠、透明且可解释的 AI 工作流程。
加速数据分析和 AI，打造可操作的解决方案，创建卓越的数据可视化、仪表板和数据建模体验，从而推动实现业务价值。
在数据策略、咨询、云端数字化转型和数据管理服务方面获得帮助，以实现无边界企业愿景。
与我们的团队讨论产品细节和定价。
通过从 Oracle Database 迁移到 IBM Db2，Owens-Illinois 实现了诸多好处，例如总体拥有成本节省达七位数、提高查询性能和减少服务器占用空间等。
knowis 是一家银行解决方案提供商，通过部署 IBM Db2 on Cloud 突破了客户的数据壁垒，使他们能够为小型银行和金融机构提供服务。
Forrester Consulting 进行了由 IBM 委托的 Total Economic Impact™ (TEI) 研究，旨在检验组织可能实现的潜在的投资回报率 (ROI)。
在本视频中，Luv Aggarwal 解释了这个类比修辞，以及湖仓一体如何发挥数据湖和仓库的优势等！
利用 AWS 上的 IBM 数据库应对 AI 带来的数据挑战。