数据管理挑战限制创新

基本的数据管理挑战（孤岛、复杂性和不一致的数据集）会限制您借助数据简化员工和客户的日常工作流程的能力。数据科学家和业务用户的高质量、可操作数据需要灵活的数据管理方法，将现有的技术和选择的部署相集成。

借助 IBM 数据和 AI 解决方案，组织能够在本地、公共云和私有云中将企业数据用于分析、应用程序、自动化和 AI 驱动的产品。这些解决方案有助于在不影响数据安全、数据保护和数据质量的情况下提高弹性、可靠性、可扩展性和成本效益。通过帮助加强企业数据管理方法，您可以使用这些解决方案帮助建立简单、可信、安全的数据，并从数据中释放价值，且无论数据位于何处。

在设计数据战略时，深入了解 IBM 全面的数据和 AI 技术组合，例如作为现代数据堆栈基础的湖仓一体和数据结构。

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随时随地为您的所有数据扩展 AI 工作负载

提升数据的价值

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为什么选择 IBM 进行数据管理

借助跨混合多云环境的端到端数据管理，构建下一代应用程序、仪表板和 AI。

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扩展分析和 AI

通过现代数据架构降低洞察成本和时间，并增强对用于应用程序、分析和 AI 的数据的信心和信任。

简化数据并实现易访问性

访问本地或云端的现有数据湖和数据仓库，并将它们与新数据集成，以解锁新的洞察。

具有弹性、可靠性和可扩展性

提供业务连续性并减少与数据相关的中断。从小规模开始，然后跨用例和部署（云、混合和本地）进行扩展。

管理治理、风险和合规

借助内置治理、元数据管理和安全性在本地控制数据隐私和安全，并通过企业级治理解决方案进行全球部署

加速部署，避免锁定

与 IBM 合作，加速跨混合云和多云环境的部署。通过开源、开放式标准以及与 IBM 和第三方服务的互操作性，支持所有类型的数据和用例。

数据管理解决方案

利用面向云、混合和本地部署的专用技术来存储、管理、保护和解锁数据和数据库的隐藏价值。设计现代化的数据基础，支持所有数据、分析和 AI 用例。

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watsonx.data

通过优化数据仓库工作负载，随时随地以最多一半的成本扩展分析和 AI。

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IBM Db2

专为全球任务关键型工作负载而构建。借助高性能、富有弹性的云原生数据库引擎，大规模支持您的应用程序和实时分析。

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IBM Netezza Performance Server

借助先进的云原生数据仓库以及 SaaS 部署选项，获得可扩展的洞察和最终的成本控制。

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IBM Informix

使用嵌入式、低占用空间数据库在边缘、云端或本地运行强大的事务性工作负载。

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IBM Db2 for z/OS

在 IBM z/OS 上运行的本地数据库，提供大型机安全性、可扩展性、可用性和强大功能

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OEM 数据源合伙关系

利用我们的 OEM 数据源合伙关系并从提供良好支持的数据管理平台中获益

Cloudera

IBM 和 Cloudera 携手合作，使用开源生态系统创建数据和 AI 服务 — 所有这些都旨在加速大规模数据处理和分析。

MongoDB

MongoDB Enterprise Advanced with IBM 可提供企业工具，更快地构建应用程序，将数据分发到所需位置，实现随处自由运行。

EnterpriseDB (EDB)

与 IBM 携手合作，许可、实施 EDB Postgres 并获得相关支持，同时充分利用这个专为您的企业级数据需求而构建的集成式、基于开源的 SQL 关系数据库解决方案。

DataStax

DataStax Enterprise with IBM 提供混合云解决方案，通过简化将企业级数据集成到基于 Apache Cassandra 的开源技术，以提高用户工作效率。

SingleStore

IBM 与 SingleStore 携手合作，为 SingleStoreDB 提供单一支持和治理来源。简化数据架构，同时提供超快的速度和弹性可扩展性。

数据结构架构

使用主动元数据、自动化集成和 AI 治理，通过基于 IBM Cloud Pak for Data 构建的数据结构架构来创建广泛而有组织的数据访问。

IBM Cloud Pak for Data 数据集成

随时为您的团队提供易于使用且可靠的数据。

基于 IBM Cloud Pak for Data 进行数据治理

利用元数据驱动的自动化数据基础来发现、信任和保护数据。

基于 IBM Cloud Pak for Data 支持数据科学和 MLOps

简化 MLOps 生命周期管理，加速 AI 生命周期。

AI 治理

实现 AI 治理自动化，创建可靠、透明且可解释的 AI 工作流程。

数据洞察和应用程序

加速数据分析和 AI，打造可操作的解决方案，创建卓越的数据可视化、仪表板和数据建模体验，从而推动实现业务价值。

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与 IBM Consulting™ 合作

在数据策略、咨询、云端数字化转型和数据管理服务方面获得帮助，以实现无边界企业愿景。

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提出问题

与我们的团队讨论产品细节和定价。

增强型数据库推动数字化创新

通过 IBM Db2 pureScale 的可扩展处理和持续可用性，Puma 的全球业务应用程序支持的用户数量增幅为 300%-400%。

降低成本，提高性能

通过从 Oracle Database 迁移到 IBM Db2，Owens-Illinois 实现了诸多好处，例如总体拥有成本节省达七位数、提高查询性能和减少服务器占用空间等。

打通数据孤岛

knowis 是一家银行解决方案提供商，通过部署 IBM Db2 on Cloud 突破了客户的数据壁垒，使他们能够为小型银行和金融机构提供服务。

在 AWS 上实施我们的解决方案

利用 Amazon Web Services (AWS) 上的 IBM 数据和 AI 解决方案推动数字化转型、打造个性化客户体验并做出数据驱动的决策。

数据管理资源

Forrester：《Total Economic Impact™ (TEI) of IBM Data Management》

Forrester Consulting 进行了由 IBM 委托的 Total Economic Impact™ (TEI) 研究，旨在检验组织可能实现的潜在的投资回报率 (ROI)。

云数据库管理系统的领导者

了解为什么 IBM 在 2023 年第一季发表的《The Forrester Wave™: Data Management for Analytics》报告中被评为行业领导者

湖仓一体详解

在本视频中，Luv Aggarwal 解释了这个类比修辞，以及湖仓一体如何发挥数据湖和仓库的优势等！

AWS 上的 IBM 数据库

利用 AWS 上的 IBM 数据库应对 AI 带来的数据挑战。

数据库管理软件解决方案

数据库管理

采用高性能且可扩展的事务数据处理以及针对各种数据类型的查询优化。

数据仓库

使用本地、基于云和集成的应用程序部署选项执行分析。

数据湖

使用此数据存储解决方案存储和查询结构化、半结构化和非结构化数据。

步骤后续

预约与 IBM 进行免费的一对一通话，深入了解数据库管理。

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