用于运营分析的 AI 就绪型数据仓库
兼具弹性与简便性。
由客户管理的容器，且可跨平台轻松移植。快速灵活的部署并能自动扩展。内置机器学习、SMP 和 MPP 处理、数据库内分析以及 IBM BLU Acceleration®。所有这些功能都旨在将 AI 更快、更轻松地引入企业。
阅读 Aberdeen 报告：顶级公司为何使用混合数据仓库
产品优势
节省时间和资源以满足 SLA
在所选的 Docker 容器支持的基础架构上，几分钟内即可部署预先配置的数据仓库。实现弹性扩展和轻松更新及升级。
利用数据库内分析获得全新洞察
在数据所在位置应用数据库内分析。Spark 和 R 开放式源代码提供了直接内置于数据库的预测建模算法，让企业 AI 更快、更高效。
极速查询处理
通过 MPP 集群架构，使用 Spark 和 BLU Acceleration 内存内 SQL 柱状处理，加速复杂查询和预测模型构建以及数据研究员的测试和部署。
自动模式生成和数据装入
只需单击几次，即可自动将非结构化数据源转换为结构化格式以进行分析 - 用于 Twitter 数据、开放式数据、地理空间数据等。
更轻松移动工作负载以满足 SLA
轻松地将工作负载移至正确位置。借助 IBM Db2® 数据仓库，您可以在公共云和私有云上获得通用 SQL 分析引擎，且其与本地数据仓库兼容。
特有的内存中数据处理
IBM Db2 数据仓库使用 BLU Acceleration，这是 IBM 的内存中柱状处理技术。内存中不需要完整的数据集，也不需要解压。期望数据预取和数据跳过。
将地理空间数据装入 IBM Db2 数据仓库
IBM 分析通过多种算法直接构建到 IBM Db2 数据仓库中。这将提供线性回归、决策树集群等。
嵌入式 Apache Spark 引擎
结合 Spark 的 IBM Db2 数据仓库可提供比独立 Spark 更高的性能，从而为数据探索提供更好的数据科学体验。
集成式 R 开发和部署
IBM Db2 数据仓库包括用于开发的集成 RStudio 和 R 数据库内功能，直接对数据库中的数据进行操作。在几分钟内装入数据并执行分析。
让数据迁移更加轻松
IBM Db2 数据仓库与受支持的 Db2 驱动程序配合使用，并与 Db2、PDA 和 Oracle 兼容。部署为独立云数据仓库，或与本地数据仓库集成。
集成 Spark 分析
将数据访问延迟时间缩至最短，并加速计算。借助 IBM Db2 数据仓库，每个节点都包含自己的数据，并与本地 Apache Spark 执行程序流程重叠。
面向支持 Docker 容器技术的 SDE 交付
在所选的任何 Docker 支持的操作系统上部署：x86、Windows、Mac 或 IBM Power 硬件。IBM Db2 数据仓库可自动供应资源以应对不断变化的工作负载需求。
哪个选项适合您？
Db2 Warehouse Developer Edition
Db2 Warehouse Enterprise Edition
客户评价
“ 利用 IBM Db2 Warehouse，我们能将数据仓库存储容量的成本降低 25 % 到 35 %。 ”
- Paul Morely
- 集团数据服务主管
- Nedbank Group
客户实际运用情况
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立即访问相关数据
问题
针对自助服务数据访问和分析的广泛需求
解决方案
观看此视频以了解混合数据仓库的灵活性如何让 IT 重新获得对数据的控制权。让用户获得对所有相关数据源的自助服务访问权。在数据仓储概念的概述中也讨论了实时客户案例研究。
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灵活扩展和简化部署
问题
您越来越发现很难轻松扩展快速增长的数据集市。
解决方案
IBM Db2 Warehouse 提供了更轻松的方式来“扩展和收缩”，以满足您的工作负载需求。采取行动节省许可成本。每月按使用付费。观看此短视频，了解更多信息。
客户评价
“ 利用 IBM Db2 Warehouse，我们能将数据仓库存储容量的成本降低 25 % 到 35 %。 ”
- Paul Morely
- 集团数据服务主管
- Nedbank Group
