A base da computação empresarial de nuvem híbrida, dados e IA
As empresas estão se modernizando e construindo novas aplicações fora de plataformas e na nuvem e utilizam seus sistemas de registro resilientes e econômicos no IBM Z. O Db2 for z/OS e seu ecossistema de produtos oferecem serviços de dados corporativos ágeis, eficientes e seguros para a nuvem híbrida mais exigente do mundo e aplicações transacionais e de análise de dados.
As organizações podem acessar rapidamente o Db2 for z/OS e outros dados do IBM Z no local ou na plataforma ou sincronizar esses dados para aplicações de nuvem híbrida, malha de dados ou data lakehouse. Os dados transacionais são essenciais para compreender o desempenho dos negócios e o comportamento do cliente e oferecem o valor mais preditivo para aplicações de IA. O Db2 for z/OS e outros dados transacionais do IBM Z selecionados podem ser entregues via IBM Data Gate, para serem facilmente combinados com dados de lakehouse no watsonx.data para obter insights analíticos e IA aprimorados.
Extraia maior valor dos dados do Db2 for z/OS.
Melhore a escalabilidade e o desempenho dos aplicativos para cargas de trabalho modernas.
Melhore a resiliência, a eficiência e a estabilidade dos aplicativos.
Use o gerenciamento simplificado de banco de dados e atualizações para obter retorno mais rápido.
Melhore a escalabilidade, a segurança e a conformidade.
Aproveite os novos recursos do z16 para aprimorar a recuperação e o desempenho.
As relações de dados e os insights muitas vezes não são acessados, não são identificados e, portanto, não são monetizados. As abordagens tradicionais de aprendizado de máquina pouco fazem para extrair essas informações valiosas. Para obter mais valor dos seus dados existentes, você precisa de uma abordagem mais simples e integrada ao banco de dados para desenvolver e implementar insights de IA com dependência mínima de ciência de dados. O Db2 for z/OS, por meio do SQL Data Insights, fornece um ambiente para gerar modelos fundamentais relacionais confiáveis a partir de fontes de dados intraempresariais privadas e conhecidas. Os modelos fundamentais podem ser usados para uma variedade de tarefas posteriores, como armazenamento em cluster, recomendações, pesquisas de similaridade e previsão.
