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.
- Erfahren Sie mehr über die IBM® Db2® Produktfamilie, einschließlich IBM Db2 für z/OS®, die transaktionale, operative und analytische Lösungen umfasst.
- Steigen Sie tiefer in Netezza und Informix als Teil der IBM-Datenbankfamilie ein.
- Entdecken Sie den Wert, die die Bereitstellung von Db2 auf der Cloud-nativen IBM® Cloud Pak for Data-Plattform schafft.
- Entdecken Sie die IBM Daten-Ökosysteme einschließlich Cloudera, MongoDB, EDB Postgres, DataStax und SingleStore.
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.
Schöpfen Sie Wert – aus beliebigen transaktionalen, operativen und analytischen Daten. Greifen Sie in Echtzeit und Batch auf strukturierte und unstrukturierte Daten zu.
Fördern Sie Geschäftskontinuität und mildern Sie die negativen Auswirkungen datenbezogener Ausfälle ab. Beginnen Sie klein und skalieren Sie über Anwendungsfälle und Implementierungen hinweg.
Verfolgen Sie einen datengetriebenen Ansatz zur Erfüllung von regulatorischen, Unternehmens- und Umweltmandaten. Verteidigen Sie den Datenschutz und die Datensicherheit durchgängig.
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.
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.
Leistungsstarke und skalierbare Transaktionsverarbeitung mit Abfrageoptimierung.
Führen Sie Analysen mit On-Premises-, Cloud- und integrierten Anwendungsbereitstellungsoptionen durch.
Speichern und Abfragen strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten.
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.
Erfahren Sie, warum IBM im 2021 Gartner® Magic Quadrant™ Cloud Database Management Systems als „Leader" ausgezeichnet wurde.
Modernisieren Sie das Datenmanagement über Workloads und Bereitstellungen hinweg, um Optimierung, Automatisierung und KI zu unterstützen.
Informieren Sie sich, wie Sie die richtige Clouddatenbank für Ihr Unternehmen auswählen können und welche Fragen Sie stellen müssen.
Erfahren Sie mehr über die Funktionen, die Db2 KI-fähig machen, und die Vorteile, eine containerisierte Version auf einer offenen Plattform laufen zu lassen.
Beschleunigen Sie Ihre Recherchen und erfahren Sie mehr zu fünf Mythen über Data Lakes, z. B. „Hadoop ist der einzige Data Lake".
Integrieren Sie einen Data Lake in Ihre Datenmanagementstrategie, um neue Erkenntnisse aus mehr Datentypen und -quellen zu gewinnen.