随时随地利用各种类型的数据运行任务关键型分析和 AI 工作负载
旨在为运营分析、BI 以及 AI 驱动的洞察分析提供支持的云数据仓库
IBM® Db2 Warehouse 可以满足企业始终在线工作负载的价格和性能目标，为所有数据提供简单、受治理的访问，并消除混合云中的数据孤岛。
数据工程师、开发人员和数据科学家可以存储、共享和分析跨各种来源、混合云环境和开放格式的已治理数据。它可以与 Db2、数据湖和 IBM watsonx.data 湖仓一体等其他关系数据库原生集成，从而简化企业生态系统，为分析和 AI 提供便利。专为云构建，在云对象存储上原生运行，成本仅有块存储的 3%，并采用高级缓存技术将运行速度提高 4 倍。
数据工程师、企业架构师和开发人员可以将单个云原生引擎用于下一代分析工作负载，并为 AI 共享数据。
借助 Db2 Warehouse，您可以通过弹性扩展和云原生架构来控制分析成本，其中云原生架构是基于存储与计算的分离和经济高效的对象存储构建的。借助 AI 驱动的工作负载管理，您可以根据自己对性价比的需求来自动分配资源。
支持 Apache Iceberg、Parquet、ORC 和 CSV 等开放格式，在整个企业内安全地共享数据。借助 IBM watsonx.data 湖仓一体以 Iceberg 表格形式共享数据，并使用多个查询引擎（如 Presto 和 Apache Spark）来增强您的工作负载，从而优化价格和性能。
借助内存和列存储数据检索、最大化 CPU 处理和数据跳过相结合的方式，构建实时仪表板和报告，从而为您在云中混合的分析和运营工作负载提供更快的输入和输出。
通过连续可用性 (99.999%) 和集群内的现场恢复，管理停机时间。Db2 的云原生架构采用托管计算的多层弹性高可用性存储和跨云复制。
Db2 为管理 HIPAA 和 GDPR 合规而构建，可提供端到端安全功能，保护动态和静态数据，监控和检测未知行为，并保障数据隐私。与 IBM Knowledge Catalog 原生集成，用于集中数据治理和策略实施。
从决策树到 K-means 聚类，从各种数据库内算法中进行选择，或在数据库上无缝构建和部署开源 Python 模型和 R 模型。在单个数据库中采集、存储和查询不同的 ML 数据类型，包括 XML、JSON、文本、图形和空间数据。
用例
利用共享元数据、开放表格式和对象存储器，通过在多个查询引擎之间共享数据的单个副本，同时维持谱系和可重复性，来消除 ETL。针对 AI 与 watsonx.data 分享数据，或将 watsonx.data 中的已整理数据提升至 Db2，为 BI 和报告做好准备。
为需要低延迟查询和跨操作、分析及交易数据的实时洞察分析的用户提供支持。
在用户和第三方之间授予访问权限并分发数据，且无数据重复。通过与 IBM Knowledge Catalog 集成，实现集中式治理、更高质量和更好的合规性。
在您的数据仓库内，使用高性能 ML 模型进行创建与预测。将已治理数据与 watsonx.data 集成，获得额外的 ML 和基础模型能力，从而实现可信的 AI。
通过将 Db2 与 IBM Cognos Analytics、Tableau、Microsoft PowerBI、Google Looker 等各种 BI 工具无缝集成，快速构建报告和仪表板。
在 AWS 或 IBM Cloud 上运行全受管版本的 Db2 Warehouse。
将 Db2 Warehouse 作为 IBM Cloud Pak for Data 平台的扩展插件进行部署。
在这些常见操作系统上运行 Db2 Warehouse。
成功案例
Marriott International 利用去中心化架构和自动化能力，为客户提供最深刻的洞察，并重新构想旅行服务的新时代。
Wi2 将来自 20 万个 Wi-Fi 接入点的数据转化为丰富的游客洞察来源。
Vektis 通过提供医疗保险数据的深入洞察，实现了可负担的高质量护理。
脚注
1 Marriott International 向 IBM 提供的统计数据，参考了 Marriott International 对超过 1.4 亿万豪旅享家会员的分析的更高性能。
2 Active International 向 IBM 提供的统计数据，参考了通过自动化媒体管理生命周期的重点方面节省的 100 小时。
3 Active International 向 IBM 提供的统计数据显示，在实施 Db2 Warehouse SaaS 和其他 IBM 云原生解决方案后，通过启用媒体优化，第一年估计将节省 8,000 万美元的计费机会。