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® Warehouse,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 Warehouse 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 Warehouse

IBM 分析通过多种算法直接构建到 IBM Db2 Warehouse 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 Warehouse 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 Warehouse 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 Warehouse 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 Warehouse,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 Warehouse 可自动供应资源以应对不断变化的工作负载需求。

产品图像

哪个选项适合您?

Db2 Warehouse Developer Edition


在笔记本电脑、虚拟机或虚拟私有云上进行安装。

Db2 Warehouse Enterprise Edition


在企业级服务器或虚拟专用云上安装以供生产使用。

客户评价

客户实际运用情况

  • 立即访问相关数据

    问题

    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。

  • 灵活扩展和简化部署

    问题

    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。

Next Steps

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