数据管理软件和解决方案

通过端到端的数据管理提高敏捷性和效率

在办公室用笔记本电脑工作的男士

概述

能够提高敏捷性和效率的数据管理

今天,数据比以往任何时候都更加分散,需要支持技术的发展和新的解决方案,以创新和前所未有的方式解决当前的数据管理问题。  数据管理旨在帮助您跨企业中的所有数据结构和主题领域实现对数据的一致访问和交付。 应用全面的数据管理计划有助于满足所有应用程序和业务流程的数据消耗需求。  

此外,Data Fabric 方法简化了访问并促进了独立于环境、流程、实用程序和地理位置的自助数据消费。 Data Fabric 使企业能够自动执行数据用法以最大化他们的价值链。 

IBM 数据管理使企业能够将任何数据用于分析或跨任何云(包括本地、公共和私有云)的应用程序来改善结果。 通过 IBM 的安全性和质量获得弹性、可靠性、可扩展性和可用性,并从多模式、多云数据生态系统中获得更多收益,以提高企业对数据管理的准备。


IBM 在 2021 年 Gartner® 云数据库管理系统魔力象限报告中被评为领导者

优点

为何选择 IBM 数据库管理 IBM 数据管理通过在云上使用任何数据进行分析或应用程序来帮助改善结果,并帮助您自动执行端到端数据管理。 提高敏捷性和效率

利用现代应用程序、分析和 AI 的数据。  发现新模式和趋势以改善运营并创造新产品。

简化和统一数据层

从任何事务、运营和分析数据中获取值。 实时和批量访问结构化和非结构化数据。

帮助确保弹性、可伸缩性可靠性

促进业务连续性并减少与数据相关的中断。 从小处着手并跨用例和部署进行扩展。

满足管制、风险、合规性和可持续性目标

采用数据驱动的方法来满足监管、企业和环境要求。 端到端保护数据隐私和安全。

自动管理您的数据

通过自动化数据管理降低复杂性并加快实现价值的时间。 借助 AI 驱动的自助服务,更快地改进决策并根据洞察采取行动。

快速部署并避免锁定

与 IBM 合作管理数据生态系统。 在 Data Fabric 体系结构中更快地实施业务分析和会话式 AI。

客户案例

高度弹性的事务和操作数据 为在线事务处理 (OLTP) 大规模维护高性能的事务完整性,并通过智能运营数据更新模式和条件支持实时决策。 Puma 运行数据库更快 Norfolk Southern 保持正常发货

统一分析数据 跨部署、工作负载和用例使数据和分析变得简单、可靠和安全。 Bic Camera 减少批处理时间

多模式、多云数据生态系统 借助 IBM 简化您的数据生态系统,加快关键任务交付速度。 Active International 增加客户收入

用于 AI 工程的 DataOps 通过集成 DevOps、DataOps 和 ModelOps,为 AI 做好数据准备。 Vanguard 让 DataOps 发挥作用

人工智能自助服务 通过自动化模型开发和内置智能来管理为 AI 和使用 AI 构建的数据。 Health Collaborative 利用数据应对危机

数据驱动的管制和安全 通过数据可见性、可审计性和透明度改善治理、合规性和风险状况。 ING 无需人工干预即可维护治理

成功案例

数据管理案例研究
降低成本,增强性能 Owens-Illinois 通过从 Oracle Database 迁移到 IBM Db2,实现了诸多收益,包括总体拥有成本降低 70%、查询性能显著提高,以及服务器的资源占用明显减少。 观看 Owens-Illinois 视频 (2:53)

打破数据障碍 银行业务解决方案提供商 knowis 通过部署 IBM Db2 on Cloud,打破了客户的数据障碍,使他们能够为较小的银行和金融机构提供服务。 观看视频 (1:34)


如何实现

数据管理:它是如何工作的

数据管理自 1980 年代成立以来一直在发展。 它由一组工具、方法和架构组成,用于以敏捷、安全和经济高效的方式从数据中收集、访问、维护和驱动价值。 随着硬件的进步和基于云的解决方案的兴起,组织可以更轻松地利用洞察力来开发应用程序、分析和人工智能。

数据管理跨学科。 组织需要一种统一的方法来使用预先集成、开放和完成的数据管理技术来获取数据。 深入挖掘数据管理的构建块,朝着成为数据驱动型企业迈进。

  • 数据库管理 - 访问、存储和维护数据以帮助组织推动价值。
  • 主数据管理 - 借助值得信赖的 360 度全企业主数据视图,使业务和 IT 用户能够进行协作和创新。
  • 数据质量 - 清理数据、管理数据并支持更好的决策。
  • 数据集成 - 将来自不同来源的结构化和非结构化数据转换为可信、统一的视图,以供任何系统使用。
  • 数据监管 - 了解并治理企业的所有数据,以降低风险并加速获取洞察。
  • 数据虚拟化——无需数据迁移即可获得不同数据的单一视图。
  • 数据湖– 以原生格式存储和管理大量结构化、半结构化和非结构化数据。
  • 数据存储– 通过云数据仓库支持 Business Intelligence 和分析计划。
  • 数据迁移 - 利用简化的工具和专家服务,加速混合云之旅。
  • 数据科学- 以信任和透明的方式构建和扩展 AI。

借助 IBM 数据管理,您可以选择任何集成解决方案并将其与数据结构相结合,包括 DataOps、可信赖的 AI、业务分析和对话式 AI。 

IBM 还帮助您为任何技能水平的团队整合和管理 IBM、IBM 生态系统和开源架构。 您可以通过自动化、简化的数据管理方法和微服务驱动的变更管理轻松提高应用程序开发的生产力。

当从业者与 IBM 数据管理框架进行交互时,参与、交互和数据流系统跨越事务、操作和分析数据。 这有助于通过内置的治理、风险和合规性优化交付并大规模改善业务成果。


后续步骤

联系专家 - 安排与专家的一对一咨询,这些专家与数以千计的客户合作,围绕数据、分析和 AI 制定相关制胜战略。

入门

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