Visão geral

Obtenha soluções de data warehouse de alto desempenho

Para oferecer o suporte necessário às iniciativas de inteligência de negócios e acelerar a tomada de decisões, é necessário ter uma base flexível e otimizada para coletar e analisar volumes de dados de fontes diferentes.

As soluções de data warehouse da IBM estão disponíveis no local, na cloud ou como um dispositivo integrado. Com a integração do machine learning e da IA para análises mais profundas e rápidas, elas também compartilham o mesmo mecanismo SQL para simplificar as consultas. O data warehouse da IBM também está disponível na plataforma IBM Cloud Pak  for Data para oferecer suporte a implementações de cloud híbrida.

Veja: A IBM foi nomeada líder pela Forrester no Forrester Wave: Data Management for Analytics, primeiro trimestre de 2020

Recursos de data warehouse da IBM

Documentação data warehouse IBM

Obtenha mais detalhes técnicos sobre implementações, uso e integração do Armazém de Dados IBM.

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Uma base para insight

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Vektis

Saiba como o IBM  DB2® Warehouse on Cloud fornece a este provedor de serviços de informações de assistência médica a flexibilidade e a capacidade de ajuste de escala necessárias a fim de atender às crescentes demandas de análise dos clientes.

Saiba mais sobre os data warehouses

O que é um data warehouse?

Um data warehouse é um sistema que agrega dados de diferentes fontes em um único armazenamento de dados centralizado a fim de oferecer suporte a análise, a extração de dados, o machine learning e a IA. Também conhecido como data warehouse corporativo (EDW), sua funcionalidade permite que as empresas executem análises sofisticadas em petabytes de dados que não poderiam ser manipulados por um banco de dados relacional tradicional. Para aprimorar ainda mais suas análises, é possível incluir aplicativos de visualização e inteligência de negócios.

Um sistema de data warehouse é mais do que somente um armazenamento. Um pipeline de dados é criado para permitir a integração de dados. A infraestrutura do pipeline inclui o processo conhecido como ETL (extrair, transformar, carregar) ou o conhecido como ELT (extrair, carregar, transformar). Nesses processos, dados de diversas fontes são coletados, limpos e transformados. Para o processo de ETL, os dados são transformados antes do carregamento no data warehouse com um software de integração de dados, como o IBM DataStage. No processo de ELT, os dados são transformados dentro do próprio data warehouse.

Escolhendo uma plataforma de data warehouse

As complexas cargas de trabalho de análise de hoje envolvem uma matriz diversificada de fontes e tipos de dados. Elas abrangem dados transacionais estruturados on premises e dados não estruturados e originados na cloud que são recebidos de sensores de Internet das Coisas (IoT) e dispositivos móveis. Para obter insights melhores, suas equipes de análise de negócios precisam de todos esses dados integrados. Escolher corretamente a plataforma ou a combinação de soluções de data warehouse pode ajudar a otimizar seus resultados.

Data warehouse em cloud
Para a análise de dados de cloud, um data warehouse com base em cloud pode ser a melhor opção. Ele permite analisar os dados no local em que eles estão, a fim de acelerar os resultados e reduzir a complexidade. Você também obtém velocidade de implementação, escalabilidade acelerada e flexibilidade de orçamento com as soluções em cloud.

Data warehouse local

Quando os dados já existem no local ou os regulamentos governamentais restringem a movimentação deles entre fronteiras de estados ou países, um data warehouse local pode ser a melhor escolha. Aqui, você também obtém as eficiências da análise de dados no local em que eles estão e evita os custos da movimentação de grandes quantias de dados para outros ambientes. Também é possível controlar seus dados com precisão, além de minimizar a latência das análises.

Dispositivo de data warehouse integrado

Uma solução de análise integrada que combina hardware e software pode oferecer alto desempenho e minimizar a carga de gerenciamento das operações de um data warehouse tradicional e "definido por software". Estas soluções oferecem suporte a uma variedade de fontes e tipos de dados, bem como volumes de dados de rápido crescimento. Elas podem incluir as tecnologias de ciência de dados mais recentes, como machine learning ou IA e oferecer suporte para suas iniciativas avançadas de análise.

Ambientes híbridos

Muitas empresas podem se beneficiar de uma combinação de plataformas. Para obter lucros com essa abordagem, é essencial garantir que as soluções tenham uma plataforma subjacente em comum. Ela  pode compartilhar um mecanismo SQL comum, recursos de análise integrada, ferramentas comuns e um software de dados subjacente.

Considere também uma plataforma integrada de dados e IA como o IBM Cloud Pak for Data, que moderniza a coleta, a organização e a análise dos dados. Desenvolvido na plataforma de software livre Red Hat® OpenShift® para oferecer suporte às implementações híbridas de multicloud, ele inclui o IBM DB2 Warehouse entre seus inúmeros recursos de gerenciamento, integração e análise de dados projetados para impulsionar a inovação com a IA.

Banco de dados vs. data warehouse vs. data lake

Os diferentes sistemas de armazenamento de dados se alinharão aos tipos e volumes de dados que precisam ser armazenados, bem como à maneira de usar esses dados.

Um banco de dados armazena dados estruturados, mas tem um volume limitado de acomodação de dados. Ele é usado principalmente para consultas rápidas e processamento transacional.

Um data warehouse também armazena dados estruturados, mas pode acomodar volumes maiores tanto de dados atuais quanto históricos de diversas fontes. Os dados são organizados em esquemas para que sejam usados na análise de dados operacionais.

Por fim, um data lake armazena enormes volumes de dados brutos, tanto estruturados quanto semi-estruturados e não estruturados, o que permite análises profundas de dados que não eram acessíveis anteriormente. Nesse caso, os dados são simplesmente armazenados, não organizados em esquemas. Eles não são transformados até que seja necessário. Os data lakes são comumente criados em plataformas de análise de big data, como o Apache Hadoop.

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