Data-Lake-Lösungen
Optimieren Sie Anwendungen, Analysen und KI mit beliebigen Daten in einem offenen Cloud-Data-Lake
Isometrische Darstellung
Data-Lake-Lösungen und IBM

Ein Data Lake ist ein zentrale Repository für das Management extrem großer Datenmengen. Es dient als Basis für die Sammlung und Analyse strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten in ihrem nativen Format mit dem Ziel neuer Erkenntnisse, besserer Vorhersagen und einer besseren Optimierung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses können Data Lakes Video-, Audio-, Protokoll-, Text-, Social-Media-, Sensordaten und Dokumente verarbeiten, auf die sich Anwendungen, Analysen und KI stützen. Data Lakes können als Bestandteil einer Data-Fabric-Architektur die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitstellen, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind.

Ein Data Lakehouse ist eine Weiterentwicklung analytischer Datenspeicher und ermöglicht die Datenakquisition, -aufbereitung, -bereitstellung und -speicherung mit offenen Daten- und Tabellenformaten. IBM schafft für Sie einen Data-Lakehouse-Zugang zu einer größeren Vielfalt von Daten, sodass Sie sich bereits getätigte Investitionen in Data Warehouses und Data Lakes besser und flexibler nutzen können.

Verbesserung des Kundenerlebnisses

Verstehen und antizipieren Sie das Kundenverhalten mit umfassenden, abgestimmten Erkenntnissen.

Rationalisierung von Abläufen

Erkennen Sie Muster und Trends, um durch verschiedene Analyse- und KI-Verfahren unnötigen Ausschuss und Kosten zu vermeiden.

Management von Governance, Risiko und Compliance

Fördern Sie die Nachvollziehbarkeit und Transparenz mit metadatengestütztem, nativem Datenzugriff in einem verwalteten Data Lake.

Steigerung von Agilität und Produktivität

Verkürzen Sie die Zeit bis zur Wertschöpfung mit Self-Service-Datenexploration und -Erkennung für jeden Benutzer.

Vereinheitlichung von Benutzern, Tools und Repositorys

Verbessern Sie die Zusammenarbeit und reduzieren Sie den Zeit- und Kostenaufwand für die Verwaltung unterschiedlicher Systeme und Tools in einer integrierten Umgebung.

Nutzung von Open Source und vorhandenem Know-how

Verwandeln Sie Ihre Investitionen in Open Source und Ökosysteme in Innovationschancen mit unternehmensgerechten sicheren Data Lakes.

Kerntechnologie für hochwertige Anwendungsfälle

Nutzen Sie Data Lakes für umfassende Kunden- und Betriebsinformationen, Governance sowie die Erstellung von Risiko- und Compliance-Berichten.

End-to-End-Datenverwaltung

Erfassen und verknüpfen Sie Transaktions-, Betriebs- und Analysedaten für einen umfassenden Einblick.

Flexibilität bei der Erfüllung von Analyse- und KI-Bedürfnissen

Bauen Sie eine Data-Fabric-Lösung so aus, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit auf einer gemeinsamen Grundlage für Zwischenspeicher, Speicher und Zugriff zur Verfügung stehen.

Metadaten, Abfragen und Datenzusammenstellung

Schaffen und pflegen Sie eine Datengrundlage, die Ihre Anforderungen and die Katalogisierung, Zusammenstellung, Erkundung und Erkennung von Daten erfüllt.

Skalierung mit Zugriff auf praktisch alle Daten

Nutzen Sie einen hybriden Multi-Cloud-Ansatz für den Abruf aller Daten von jedem Speicherort aus – von über Jahre aufgebauten Datensätzen bis hin zu Echtzeitdaten.

Einfach Erweiterung Ihres Data Warehouse

Integrieren und erweitern Sie Analysen über mehrere Daten-Repositorys hinweg, um Innovation und Optimierung im richtigen Maße voranzutreiben.

Betriebsbereitschaft vom ersten Tag an

Verlassen Sie sich auf die Skalierbarkeit, Sicherheit, Resilienz und Flexibilität von IBM Data Lakes, die an der Ausführung weltweit geschäftskritischer IT-Umgebungen beteiligt sind.

Vereinfachung der Beschaffungsumsetzung

IBM ist Ihr One-Stop-Shop: Support, IBM Ökosystem und Open-Source-Tooling.

Innovation und Erfahrung der Weltklasse in den Bereichen Daten und KI

Arbeiten Sie mit IBM Branchenfachleuten zusammen, die über umfassende Erfahrung und das Know-how für erfolgreiche Bereitstellungen verfügen.

Der Data-Lake-Ansatz von IBM IBM verfolgt mit seiner Data-Lake-Lösung eine cloudbasierte, offene Methode, die auf den folgenden Prinzipien aufbaut: Eingebettete Governance

Verlassen Sie sich auf Data-Lake-Governance, die strukturierte und unstrukturierte Rohdaten mit automatisiertem Datenschutz und Sicherheit standortunabhängig unterbringt – zuverlässig, sicher und gesteuert.

Automatisierte Integration

Datenintegrationstools wie ETL, Datenreplikation und Datenvirtualisierung verknüpfen Daten aus unterschiedlichen Quellen zu wertvollen Datensätzen.

Virtualisierung

Abfrage von Daten direkt im Data Lake ohne Vervielfältigung oder Verschiebung mit der Datenvirtualisierung von IBM Watson® Query.

ING Bank setzt Data-Fabric-Vision in die Tat um

Der zentral verwaltete Data Lake von ING schien zwar die organisatorischen und aufsichtsrechtlichen Anforderungen zu erfüllen – doch der leitende KI-Architekt wollte mehr aus dieser geschäftskritischen Umgebung herausholen. Der hohe manuelle Aufwand, die notwendige Anzahl von Fachleuten und die damit verbundenen Wartungskosten standen der Aufnahme weiterer Daten in den Data Lake im Wege.

Erfahren Sie, wie ING die Datengovernance verbesserte
Gemeinsam besser: Cloudera und IBM

Cloudera und IBM unterstützen Sie bei der Entwicklung eines Data Lake für Analyse und KI. Sie können Rohdaten aus Ihrem gesamten Unternehmen standortunabhängig vor Ort oder in einer beliebigen Cloud sammeln, speichern, steuern und sichern. Die Cloudera Data Platform ist aus einer Hand bei IBM erhältlich – das vereinfacht Lizenzierung, Beschaffung, Support und Bereitstellung erheblich.

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Mehr Daten verbinden

Integrieren Sie einen Data Lake in Ihre Datenverwaltungsstrategie, um neue Erkenntnisse aus mehr Datentypen und -quellen zu generieren.

Data-Lake-Mythen

Beschleunigen Sie Ihre Recherchen und hinterfragen Sie fünf Mythen zu Data Lakes, z. B. „Hadoop ist der einzige Data Lake“.

Speicher für Ihren Weg zur KI

Entwickeln Sie leistungsfähige, KI-optimierte Analyselösungen mit den neuen Produkten von IBM Storage.

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Mehr erfahren Was ist ein Data Lake? Was ist Big-Data-Analyse? Was ist Hadoop? Was ist Apache Spark? Was ist ein Datamart? Was ist eine relationale Datenbank? Was ist ETL? Was ist Datenmanagement? Was ist Data Fabric?