Le basi di informatica aziendale per il cloud ibrido, i dati e l'AI
Le aziende si stanno modernizzando con la creazione di nuove applicazioni esterne alla piattaforma, sul cloud, utilizzando i propri sistemi economici e resilienti di registrazione su IBM® Z. Db2 for z/ OS e il suo ecosistema di prodotti propone dati aziendali agili, efficienti e sicuri per il cloud ibrido e le applicazioni transazionali e di analytics più esigenti al mondo.
Le organizzazioni possono accedere facilmente a Db2 for z/OS e ad altri dati IBM Z sul posto, sulla piattaforma, o sincronizzare tali dati per applicazioni hybrid cloud, data fabric o data lakehouse. I dati transazionali sono essenziali per comprendere le prestazioni aziendali e il comportamento dei clienti e offrono il valore più predittivo per le applicazioni di AI. Db2 for z/OS e altri dati transazionali selezionati IBM Z possono essere distribuiti tramite IBM Data Gate, per essere facilmente combinati con i dati lakehouse in watsonx.dataper insight di analytics e AI migliorati.
Estrai maggior valore dai dati Db2 for z/OS.
Migliora la scalabilità e la performance delle applicazioni per i carichi di lavoro moderni.
Migliora resilienza, efficienza e stabilità delle applicazioni.
Utilizza la gestione semplificata del database e gli upgrade per un time-to-value più veloce.
Migliora scalabilità, sicurezza e conformità.
Beneficia delle nuove funzionalità di Z16 per migliorare il ripristino e le prestazioni.
Le relazioni e gli insight sui dati sono spesso inaccessibili, non identificati e quindi non monetizzati. Gli approcci tradizionali di apprendimento automatico non sono molto utili per ricavare queste preziose informazioni. Per ottenere più valore dai dati esistenti, è necessario un approccio più semplice e integrato nel database per lo sviluppo e la distribuzione di informazioni sull'AI, con una dipendenza minima dal data science. Db2 for z/OS, attraverso SQL Data Insights, fornisce un ambiente per generare modelli di base relazionali attendibili da fonti di dati private e note intra-enterprise. I modelli fondamentali possono essere utilizzati per una varietà di attività downstream come il clustering, le raccomandazioni, le ricerche di somiglianza e le previsioni.
