O que é virtualização de dados?

Durante décadas, as empresas tentaram quebrar silos, copiando dados de diferentes sistemas operacionais em armazéns de dados centrais para análise, como data marts, data warehouses e data lakes. Isso é caro e propenso a erros.A maioria das pessoas tem dificuldades para gerenciar uma média de 33 origens de dados específicas, que possuem estruturas e tipos variados e estão, muitas vezes, presas em silos de dados difíceis de encontrar e acessar.

Com a virtualização de dados, é possível consultar dados em vários sistemas sem precisar copiar e replicar dados, o que reduz os custos. Ele também pode simplificar sua análise, além de mantê-la atualizada e precisa, porque você está consultando os dados mais recentes em sua origem.

Por que escolher o IBM Cloud Pak for Data?

Mulher em uma cidade usando um smartphone

Acesse dados atualizados

Obtenha análises continuamente atualizadas a partir de origens de dados distribuídas, sem a necessidade de armazenar dados fora de seu datacenter. Experimente usar um único repositório de dados no qual seus aplicativos SQL possam ser conectados e executados.

Atletas correndo em uma pista

Velocidade sem precedentes

Use os dispositivos em rede para obter ganhos de processamento polinomial. Faça uma organização automática dos nós de dados em uma rede colaborativa para gerar eficiência computacional. Defina constelações com origens de dados grandes ou pequenas.

Área segura bancária aberta com servidores internos

Segurança e privacidade

Os dados não são armazenados em cache na cloud ou em outros dispositivos. As credenciais para seus bancos de dados privados são armazenadas criptografadas no dispositivo local e são privadas para esse dispositivo.

Polvo nadando no oceano

Flexibilidade

O IBM Cloud™ Pak for Data suporta diversas linguagens de consulta de aplicativo, como SQL, linguagens de procedimento armazenado, R e Python, e origens de dados, como Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server e Teradata.

Mulher andando de bicicleta em frente a uma parede

Fácil de usar

Aproveite as vantagens de ter um único console da web com uma interface interativa para consultar dados, gerenciar usuários e visualizar constelações de nós de dados. A otimização do sistema é automatizada por meio de machine learning e de algoritmos adaptáveis.

Veja a virtualização de dados em ação

Saiba mais com a IBM e a Intel sobre como a virtualização de dados acelera a inovação em IA, elimina silos de dados e disponibiliza dados corporativos para a obtenção de insights acionáveis.

O mercado usa a virtualização de dados

Análise de conformidade local de agências financeiras

Para as instituições financeiras, identificar e interromper rapidamente transações fora de conformidade pode ter um impacto positivo em sua receita. Com a virtualização de dados, as instituições não precisam mover seus dados para um datacenter central ou para a cloud com o objetivo de realizar processamento e análise. Consultar micro datacentes em agências da instituição financeira permite que a análise ocorra em tempo real. 

Refinamento de dados remotos

Como uma empresa pode descobrir rapidamente qual anúncio gera maior impacto, enquanto ameniza a atenção ao redor dele?A virtualização de dados e a análise de borda permitem que as empresas entendam melhor como refinar o big data, além de processar e analisar apenas as informações necessárias para a consulta, economizando dinheiro e tempo.

Análise de comportamento do cliente de varejo

As lojas Brick-and-mortar estão buscando qualquer vantagem competitiva que possam obter sobre varejistas baseados na web. A virtualização de dados permite realizar a análise de edge instantânea, fornecendo insights sem precedentes sobre o comportamento do consumidor. Isso ajuda os varejistas a direcionar seus produtos, vendas e promoções para os clientes certos, além de fazer mais para oferecer experiências excepcionais aos clientes.

Monitoramento e análise de dados do sensor de IoT

Os sensores de IoT estão criando grandes volumes de dados. Com o aumento do número de sensores que estão coletando dados, é certo que volume de dados está prestes a explodir. Transferência de análise de dados para a edge com uma plataforma de dados que pode analisar velocidades de dados em lote e de fluxo e que simplifica a análise, fornecendo insights simultaneamente onde e quando necessário.

Aumento da eficiência em fabricação

Ambientes de fabricação automatizados priorizam alarmes, expandindo suas técnicas de qualidade e de processo com meta-aprendizado ou regras. Com os métodos de virtualização de dados e de machine learning, os fabricantes podem mudar cada vez mais seus padrões de alarmes e convertê-los em informações acionáveis.

Monitoramento e análise remotos para operações de petróleo e gás

A virtualização de dados e a computação de edge podem resultar em operações confiáveis para o mercado de manufatura. Obter análises em tempo real executadas no local em que os dados estão sendo gerados pode ajudar as empresas a identificarem os problemas imediatamente   e, ao fazer isso, evitar períodos de indisponibilidade e interrupções inesperados em sua operação.