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。
- 了解更多关于 IBM® Db2® 系列产品，包括 IBM Db2 for z/OS® （即跨事务、运营和分析解决方案）。
- 深入挖掘Netezza和Informix，他们是 IBM 数据库系列的一部分。
- 了解在云原生的 IBM Cloud Pak® for Data 平台上部署 Db2 所带来的价值。
- 探索 IBM 数据生态系统，包括Cloudera、MongoDB、EDB Postgres、DataStax和SingleStore。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
部署高性能和可扩展的事务处理与查询优化。
利用本地、云端和集成设备部署选项执行分析。
存储和查询结构化、半结构化和非结构化数据。
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。
了解 IBM 为何被评为 2021 年 Gartner® Magic Quadrant™ 云数据库管理系统的领头羊。
实现跨工作负载和部署的现代化数据管理，以推动优化、自动化和 AI 采用。
了解如何为您的业务选择正确的云数据库，以及需要询问哪些问题。
了解有关使 Db2 支持 AI 的功能，以及在开放式平台上运行容器化版本的优点。
通过探索关于数据湖的五个神话来加速您的研究，例如“Hadoop 是唯一的数据湖”。
将数据湖集成到您的数据管理策略中，以从更多数据类型和来源中产生新的洞察。