Puntos destacados del dispositivo

Integración profunda en el ecosistema Hadoop

Aproveche Hive, Hbase y Spark utilizando una única conexión de base de datos. Ya sea en la nube, on premises o en ambos, acceda a los datos en Hadoop y bases de datos relacionales.

Optimizador avanzado basado en los costos y procesamiento en paralelo masivo (MPP)

Ejecute consultas más inteligentes dando soporte a más usuarios simultáneos con menos hardware en comparación con otras soluciones de SQL para Hadoop. Ejecute las 99 consultas TPCDS hasta 100 TB con numerosos usuarios simultáneos. Proporciona un analizador SQL compatible con ANSI para ejecutar consultas desde transmisiones de datos no estructurados utilizando nuevas API.

Preparado para la Ciencia de Datos

Desarrolle, entrene, implemente y gestione modelos de IA, además, prepare y analice datos para el machine learning en un único entorno integrado. Intégrese con Spark para facilitar la entrega de datos y un procesamiento más rápido.

Compatibilidad de SQL con otros proveedores, productos y dialectos

Intégrese con Oracle, IBM Db2 e IBM Netezza® y proporcione acceso unificado a las fuentes del sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) fuera de Hadoop con IBM Fluid Query. Conéctese a HDFS, RDBMS, bases de datos NoSQL, almacenes de objetos y Web HDFS.

Hybrid Flex

IBM Hybrid Data Management Platform le permite aprovechar todos los datos disponibles, sin importar el tipo, fuente o estructura. Simplemente compre IBM FlexPoints y asígnelos a múltiples recursos con una única licencia basada en suscripción.

Interfaz y herramientas SQL familiares y fáciles de utilizar

Basándose en ODBC y JDBC de conformidad estándar, un administrador puede iniciar y detener servicios fácilmente, configurar usuarios y vistas además de definir alertas y notificaciones.

Seguridad Empresarial

El robusto control de acceso basado en roles (RBAC), el filtrado dinámico basado en filas, el enmascaramiento dinámico basado en columnas con la integración de Ranger proporciona una administración de seguridad y auditoría centralizadas para los data lakes. La seguridad avanzada de filas y columnas da autoridad permiten el acceso a los datos de autoservicio.

Disponible en IBM Power

Desarrolle en IBM Power Systems e impulse la capacidad de procesar las aplicaciones de datos más avanzadas, desde las cargas de trabajo de misión crítica que ejecuta hoy hasta la próxima generación de IA.

Casos de uso

  • Nuevos tipos de datos no estructurados y semiestructurados

    Problema

    Nuevos tipos de datos no estructurados y semiestructurados que necesitan integración con datos estructurados tradicionales.

    Solución

    Unifique nuevos formatos de datos; redes sociales/opiniónes, medios de transmisión, sensores, registros y más. Almacene cantidades masivas de datos sin los costos de procesamiento iniciales.

  • Enormes cantidades de históricos o "fríos"

    Problema

    Cantidades enormes de datos históricos o "fríos" que ocupan espacio y aumentan los costos en el almacén de datos de empresa (EDW), desarrollado en Netezza, Oracle ExaData y Teradata.

    Solución

    Libere ancho de banda y almacenamiento mediante el traslado a un data lake basado en Hadoop. Big SQL es una plataforma superior para descargar Oracle Data Marts y Warehouses a Hadoop.

  • El acceso a datos en Hadoop es difícil para los usuarios de datos

    Problema

    El acceso a datos en Hadoop es difícil para los usuarios de datos; científicos de datos, analistas de línea de negocio y desarrolladores.

    Solución

    Equipe a sus usuarios de datos con las herramientas adecuadas, incluyendo Db2 Big SQL, para que puedan realizar consultas ad hoc y en tiempo real para satisfacer a las necesidades de la empresa.

  • Requerimientos crecientes para mejoras operacionales y de procesos

    Problema

    Requerimientos crecientes para mejoras operacionales y de procesos

    Solución

    Desarrolle analítica que se unifique en diferentes tipos y conjuntos de datos. Utilice la virtualización y la unificación para agrupar el acceso a los datos a través del almacén de datos lógicos, nube y Hadoop.

Next Steps

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