La base informática empresarial para la nube híbrida, los datos y la IA
Las empresas están modernizando y creando nuevas aplicaciones fuera de la plataforma, en la nube, a la vez que aprovechan sus sistemas de registro rentables y resilientes en IBM Z. Db2 for z/OS y su ecosistema de productos ofrece un servicio de datos empresariales ágil, eficiente y seguro para las aplicaciones en la nube híbrida y transaccionales y de análisis más exigentes.
Las organizaciones pueden acceder fácilmente a Db2 for z/OS y a otros datos de IBM Z in situ, en la plataforma, o sincronizar esos datos para aplicaciones de nube híbrida, tejido de datos o lakehouse de datos. Los datos de transacción son esenciales para comprender el rendimiento empresarial y el comportamiento de los clientes y ofrecen el mayor valor predictivo para las aplicaciones de la IA. Db2 for z/OS y otros datos de transacción de IBM Z pueden entregarse a través de IBM Data Gate, para combinarse fácilmente con datos de lakehouse en watsonx.data para mejorar el conocimiento analítico y la IA.
Extraiga mayor valor de los datos de Db2 for z/OS .
Mejore la escalabilidad y el rendimiento de las aplicaciones para las cargas de trabajo modernas.
Mejore la resiliencia, la eficiencia y la estabilidad de las aplicaciones.
Utilice actualizaciones y administración de bases de datos simplificadas para acelerar el tiempo de valoración.
Mejore la escalabilidad, la seguridad y la conformidad.
Aproveche las nuevas funciones de z16 para mejorar la recuperación y el rendimiento.
A menudo, las relaciones entre los datos y los conocimientos no se aprovechan, no se identifican y, por lo tanto, no se monetizan. Los enfoques tradicionales de machine learning hacen poco por extraer esta valiosa información. Para obtener más valor de sus datos existentes, necesita un enfoque más sencillo, integrado en la base de datos, para desarrollar e implementar conocimientos de IA, con una dependencia mínima de la ciencia de datos. Db2 for z/OS, a través de SQL Data Insights, proporciona un entorno para generar modelos fundacionales relacionales de confianza, a partir de fuentes de datos intraempresariales privadas y conocidas. Los modelos fundacionales pueden utilizarse para diversas tareas posteriores como el clustering, las recomendaciones, la búsqueda de similitudes y la predicción.
