Datenmanagement-Software und -Lösungen

Förderung von Agilität und Effizienz mit durchgängigem Datenmanagement

Mann arbeitet an Laptop-Computer im Büro

Überblick

Datenmanagement für Agilität und Effizienz

Heutzutage sind Daten stärker verteilt als je zuvor, so dass sich die unterstützenden Technologien weiterentwickeln und neue Lösungen entwickelt werden müssen, um die aktuellen Probleme im Datenmanagement auf innovative und von Grund auf neuer Weise anzugehen.  Das Datenmanagement soll Ihnen dabei helfen, einen konsistenten Zugriff auf und eine konsistente Bereitstellung von Daten über alle Datenstrukturen und Zuständigkeitsbereiche in Ihrem Unternehmen hinweg zu erreichen. Die Anwendung eines umfassenden Datenmanagementplans trägt dazu bei, die Anforderungen an die Datennutzung in allen Anwendungen und in allen Geschäftsprozessen zu erfüllen.  

Darüber hinaus vereinfacht ein Data-Fabric-Ansatz den Zugriff und ermöglicht eine Self-Service-Datennutzung, die unabhängig von Umgebung, Prozess, Dienstprogramm und Geografie ist. Eine Data Fabric ermöglicht es Unternehmen, die Datennutzung zu automatisieren, um ihre Wertschöpfungskette zu optimieren. 

IBM Datenmanagement ermöglicht es Unternehmen, ihre Ergebnisse zu verbessern, indem sie beliebige Daten für Analysen oder Anwendungen in jeder beliebigen Cloud nutzen können, einschließlich On-Premises-, öffentlicher und privater Clouds. Gewinnen Sie mit IBM an Resilienz, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bei gleichzeitiger Gewährleistung von Sicherheit und Qualität, und profitieren Sie von multimodalen, cloudbasierten Datenökosystemen, um die Bereitschaft Ihres Unternehmens für das Datenmanagement zu erhöhen.


IBM wurde im Gartner® Magic Quadrant™ Cloud Database Management Systems 2021 als „Leader" ausgezeichnet

Vorteile

Warum sollten Sie IBM in Sachen Datenmanagement vertrauen? IBM Datenmanagement trägt zur Verbesserung der Ergebnisse bei, indem es beliebige Daten für Analysen oder Anwendungen in jeder beliebigen Cloud nutzt und Sie bei der Automatisierung eines End-to-End-Datenmanagements unterstützt. Förderung von Agilität und Effizienz

Nutzen Sie Daten für moderne Apps, Analysen und KI.  Erkennen Sie neue Muster und Trends, um betriebliche Abläufe zu verbessern und neue Angebote zu schaffen.

Vereinfachung und Vereinheitlichung von Datenebenen

Schöpfen Sie Wert – aus beliebigen transaktionalen, operativen und analytischen Daten. Greifen Sie in Echtzeit und Batch auf strukturierte und unstrukturierte Daten zu.

Sicherstellung von Resilienz, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit

Fördern Sie Geschäftskontinuität und mildern Sie die negativen Auswirkungen datenbezogener Ausfälle ab. Beginnen Sie klein und skalieren Sie über Anwendungsfälle und Implementierungen hinweg.

Erfüllung der Ziele in den Bereichen Governance, Risikosteuerung, Compliance und Nachhaltigkeit

Verfolgen Sie einen datengetriebenen Ansatz zur Erfüllung von regulatorischen, Unternehmens- und Umweltmandaten. Verteidigen Sie den Datenschutz und die Datensicherheit durchgängig.

Automatisierung und Governance für Ihre Daten

Reduzieren Sie die Komplexität und verkürzen Sie die Zeit bis zur Wertschöpfung durch automatisiertes Datenmanagement. Verbessern Sie die Entscheidungsfindung und nutzen Sie Erkenntnisse schneller mit KI-gestütztem Self-Service.

Schnellere Bereitstellung und Vermeidung von Lock-ins

Gehen Sie eine Partnerschaft mit IBM ein, um Ihre Datenökosysteme zu verwalten. Implementieren Sie Business Analytics und interaktive KI schneller in einer Data-Fabric-Architektur.

Anwendungsfälle

Transaktionale und operative Daten mit hoher Resilienz Behalten Sie hochleistungsfähige, transaktionale Integrität in großem Umfang für die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) bei. Unterstützen Sie die Entscheidungsfindung in Echtzeit durch aktualisierte Muster und Bedingungen mit intelligenten operativen Daten. Puma lässt Datenbanken schneller laufen Norfolk Southern hält Frachtlieferungen auf Kurs

Einheitliche Analysedaten Machen Sie Daten und Analysen einfach, vertrauenswürdig und sicher – über verschiedene Implementierungen, Workloads und Anwendungsfälle hinweg. Bic Camera reduziert die für die Batch-Verarbeitung benötigte Zeit

Multimodale, Multicloud-Datenökosysteme Beschleunigen Sie die geschäftskritische Bereitstellung durch Vereinfachung Ihrer Datenökosysteme mit IBM. Active International steigert Kundenumsätze

DataOps für KI-Entwicklung Machen Sie Daten durch Integration von DevOps, DataOps und ModelOps KI-bereit. Vanguard setzt auf DataOps

KI-gestützter Self-Service Verwalten Sie Daten, die für KI und mit KI erstellt wurden, durch automatische Modellentwicklung und integrierte Intelligenz. The Health Collaborative meistert Krisen mit Daten

Datengetriebene Governance und Sicherheit Verbessern Sie Governance, Compliance und Risikopositionierung durch Datensichtbarkeit, Prüfbarkeit und Transparenz. ING erhält Governance ohne manuellen Aufwand aufrecht

Kundenreferenzen

Fallstudien zum Raummanagement Reduzierte Kosten und verstärkte Leistung Owens-Illinois realisiert solche Vorzüge wie siebenstellige Anschaffungs- und Betriebskosten , Einsparungen , schnellere Abfrageleistung und reduzierte Server-Speicheranforderungen durch die Migration von Oracle Database auf IBM Db2. Owens-Illinois-Video ansehen (2:53)

Datenschranken aufgliedern knowis, ein Anbieter von Banking-Lösungen, überwindet die Datenbarrieren seiner Kunden, indem es IBM Db2 on Cloud bereitstellt und es ihnen ermöglicht, kleinere Bank- und Finanzinstitute zu bedienen. Knowis-Video ansehen (1:34)


So funktioniert es

Datenmanagement: So funktioniert es

Das Datenmanagement hat sich seit seinen Anfängen in den 1980er Jahren weiterentwickelt. Es besteht aus einer Reihe von Tools, Methoden und Architekturen für Datenerfassung, -zugriff, -pflege und Wertschöpfung aus Daten auf eine flexible, sichere und kostengünstige Weise. Angesichts der Weiterentwicklung der Hardware und dem Aufkommen von Cloud-basierten Lösungen ist es für Unternehmen einfacher geworden, sich die Kraft von Erkenntnissen für Anwendungen, Analysen und KI nutzbar zu machen.

Das Datenmanagement erstreckt sich über mehrere Disziplinen. Unternehmen benötigen einen einheitlichen Ansatz für Daten mit vorintegrierten, offenen und vollständigen Datenmanagementtechnologien. Steigen Sie tiefer in die Bausteine des Datenmanagements ein und machen Sie Ihre ersten Schritte auf Ihrem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen.

  • Datenbankmanagement – Zugriff, Speicherung und Pflege von Daten, um das Unternehmen bei der Wertschöpfung zu unterstützen.
  • Stammdatenmanagement – Schaffung der Voraussetzungen, dass Geschäftsbenutzer und IT-Benutzer auf Basis einer vertrauenswürdigen 360-Grad-Ansicht von Stammdaten im gesamten Unternehmen besser zusammenarbeiten und Innovationen umsetzen können.
  • Datenqualität – Bereinigen und Verwaltung von Daten und Unterstützung für eine bessere Entscheidungsfindung.
  • Datenintegration – Transformieren strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen in eine vertrauenswürdige, einheitliche Ansicht, die jedem System zur Verfügung steht.
  • Datengovernance – Verstehen und Steuern aller Unternehmensdaten, um Risiken zu minimieren und Erkenntnisse zu beschleunigen.
  • Datenvirtualisierung – Schaffung eines einzigen einheitlichen Überblicks über Daten aus unterschiedlichen Quellen, ohne dass Daten verschoben werden müssen.
  • Data Lake – Speicherung und Verwaltung extrem großer Datenmengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem nativen Format.
  • Data Warehousing – Unterstützung für Business Intelligence und Initiativen im Bereich Analyse mit einem Cloud-Data-Warehouse.
  • Datenmigration –Beschleunigung Ihres Wegs in die Hybrid Cloud mit vereinfachten Tools und Expertenservices.
  • Datenwissenschaft – Aufbau und Skalierung von KI mit Vertrauen und Transparenz.

Mit IBM Datenmanagement können Sie jede der integrierten Lösungen wie DataOps, vertrauenswürdige KI, Business Analytics und interaktive KI mit einer Data Fabric kombinieren. 

IBM unterstützt Sie weiterhin dabei, das IBM Ökosystem und Open-Source-Frameworks für Ihre Teams aller Qualifikationsstufen zusammenzuführen und zu steuern. Sie können die Produktivität der Anwendungsentwicklung durch einen automatisierten, vereinfachten Ansatz für Daten- und Änderungsmanagement, das Änderungen einfach macht und auf Mikroservices basiert, verbessern.

Bei der Interaktion von Praktikern mit dem IBM-Datenmanagement-Framework überschneiden sich die Systeme für Engagement, Interaktion und Datenflüsse und die transaktionalen, operativen und analytischen Daten. Dies trägt dazu bei, die Bereitstellung zu optimieren und die Geschäftsergebnisse in großem Umfang zu verbessern, mit integrierter Governance, Risikosteuerung und Compliance.


Nächste Schritte

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Erste Schritte

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