客户案例

加速个人数据发现与保护措施的实施

为遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 做好准备

 

管理数据湖

为所有数据使用者提供“清洁”、可靠、面向业务的数据。

在 IBM 的帮助下简化企业数据减负工作

借助数据质量、集成和监管解决方案,建立坚实的分析基础,从可信的数据中产生更深入的洞察。

数据科学与人工智能

数据科学和业务分析

数据科学与业务分析强强联合,帮助节省成本,降低风险,推动创新。

业务分析

消除盲点,获得更好的答案。

商业智能

帮助所有人将数据转化为机遇。

财务绩效管理

提高财务管理效率,更准确地预测业务远景,有效掌控业务绩效。

智能数据发现

利用易于使用的分析解决方案,更深入地理解数据。以对话方式进行互动,探索并直观呈现业务洞察。

数据科学

采用自己喜欢的开放源码工具,实现多云可扩展性。

预测分析

充满信心地预测接下来会发生什么,确保企业做出更智慧的决策。IBM 是数据科学平台的领导者。

规范分析

了解 IBM Decision Optimization for Data Science Experience 如何帮助您做出智慧的业务决策。

机器学习

IBM 提供领先的数据科学平台,帮助您轻松开展跨团队合作,使用开放源码工具,并按照业务所需的速度进行扩展。

混合云数据管理

数据管理

不受限制地从数据中获取价值。

数据库管理

更快速更可靠地开展事务处理,做到轻松扩展、事半功倍。

数据仓库

构建适当的数据基础,获得更深入的企业洞察。

数据湖

将所有数据应用于工作。使用数据湖收集、存储和分析结构化、半结构化和非结构化数据,帮助提取切实可行的洞察。

借助快速数据处理工具,开展事件驱动型分析

通过大规模利用实时数据采集和分析解决方案,获得更深入的洞察,实现快速响应。

数据监管与集成

统一监管与集成

建立可信的分析基础,从而提高敏捷性,获得更深入的洞察,改善合规流程。

数据集成

使用数据集成工具来转换结构化和非结构化数据,然后提供给可扩展的大数据平台上的任何系统。

数据质量

在整个企业范围使用数据质量工具来清理、管理和提供可靠的数据。

数据监管

理解自己的数据(无论是结构化还是非结构化数据),进行有效管理,从而降低合规风险,为所有信息利益相关方提供强大的支持。

数据复制

提供实时数据,获得更深入的洞察。

主数据管理

支持业务和 IT 用户利用整个企业范围的可信主数据开展协作和创新。

 

信息生命周期管理

降低成本,缓解风险,确保合规。