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Versorgen Sie Ihre Anwendungen, Analysen und KI mit beliebigen Daten in einem Open Data Lakehouse
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Isometrische Darstellung von Lösungsanwendungen
Data Lake- und Data Lakehouse-Lösungen und IBM

Data Lakes und Data Lakehouses bieten einen zentralen Ablageort für die Verwaltung großer Datenmengen. Sie dienen als Grundlage für die Erfassung und Analyse strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten in ihrem nativen Format zur Langzeitspeicherung und zur Förderung von Erkenntnissen und Prognosen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses können sie Videos, Audiodaten, Protokolle, Texte, soziale Medien, Sensordaten und Dokumente verarbeiten, um Apps, Analysen und KI zu unterstützen. Sie können auch als Teil einer Data-Fabric-Architektur erstellt werden, um die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitzustellen, unabhängig davon, wo diese sich befinden.

Auf Hadoop basierende Data Lakes waren ein Versuch, diese neuen Workloads zu bewältigen, erforderten jedoch schwer zu findende Fähigkeiten für die Entwicklung von Anwendungen und die Verwaltung der Plattformen. Data Lakes werden größtenteils durch einen neuen Architekturansatz namens Data Lakehouse ergänzt.

So können Sie moderne Datenherausforderungen mit einer Lakehouse-Architektur bewältigen

 

Jetzt erhältlich: watsonx.data

Skalieren Sie KI-Workloads standortunabhängig für alle Ihre Daten

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IBM in The Forrester Wave™: Data Management for Analytics, Q1 2023 als einer der führenden Anbieter ausgezeichnet
Vorteile eines Open Data Lakehouse  Skalierung von Analysen und KI

Mit einer modernen Datenarchitektur senken Sie die Kosten und die benötigte Zeit zur Gewinnung von Erkenntnissen und stärken das Vertrauen in die Daten, die für Anwendungen, Analysen und KI verwendet werden. Ermitteln Sie neue Muster und Trends, um Abläufe zu verbessern und neue Angebote bereitzustellen.

Daten vereinfachen und zugänglich machen

Greifen Sie auf vorhandene Data Lakes und Data Warehouses vor Ort oder in der Cloud zu und integrieren Sie sie in neue Daten, um Erkenntnisse und Chancen mit einem modernen Data Lakehouse- und Data Fabric-Ansatz zu nutzen.

Bleiben Sie flexibel, effizient und skalierbar

Sorgen Sie für geschäftlichen Mehrwert und reduzieren Sie die Komplexität der Datenverwaltung. Fangen Sie klein an und skalieren Sie über verschiedene Anwendungsfälle und Bereitstellungen hinweg (Cloud, Hybrid und On-Premises).

Verkürzen Sie die Zeit zu vertrauenswürdigen Erkenntnissen

Kontrollieren Sie Datenschutz und Sicherheit mit integrierter Governance und Metadatenverwaltung. Zentrale Verwaltung und globale Bereitstellung mit unternehmensweiten Governance-Lösungen.

Schnellere Bereitstellung und keine Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter

Arbeiten Sie mit IBM zusammen, um Bereitstellungen in hybriden und Multicloud-Umgebungen zu beschleunigen. Unterstützen Sie alle Arten von Daten und Anwendungsfällen mit Open Source, offenen Standards und Interoperabilität zwischen IBM und Services von Drittanbietern.

Senken Sie die Analysekosten

Nutzen Sie die Vorteile kostengünstiger Rechen- und Speicherkapazitäten sowie zweckmäßiger Analytics Engines, die dynamisch nach oben und unten skaliert werden können, um die richtige Workload mit der richtigen Analytics-Engine zu verbinden.

Der Ansatz von IBM Data Lakehouse

Watsonx.data ermöglicht Unternehmen die Skalierung von Analysen und KI mit einem zweckmäßigen Datenspeicher, der auf einer offenen Lakehouse-Architektur aufbaut und durch Abfragen, Governance und offene Datenformate für den Zugriff auf und die gemeinsame Nutzung von Daten unterstützt wird. Mit watsonx.data stellen Sie in wenigen Minuten eine Verbindung zu Ihren Daten her, erhalten rasch zuverlässige Erkenntnisse und senken Ihre Data Warehouse-Kosten. Jetzt als Service auf IBM Cloud und AWS sowie als containerisierte Software verfügbar.

Weitere Informationen über watsonx.data
Was ist ein Data Lakehouse?

Erfahren Sie mehr über eine moderne Lösung für verteilte Datenlandschaften: das Data Lakehouse.

Was ist Presto?

Erfahren Sie mehr über die schnelle und flexible Open-Source-Abfrageengine von watsonx.data.

Heutige Herausforderungen der Datenarchitektur

Die realen Herausforderungen, mit denen Unternehmen heute im Zusammenhang mit Big Data konfrontiert werden, sind vielfältig.

Neuer strategischer Ansatz für Analysen

Die heutigen Datenherausforderungen erfordern einen neuen strategischen Ansatz an die Datenverwaltung.

IBM-Datenbanken auf AWS

Bewältigung der Datenherausforderungen von KI mit IBM Datenbanken auf AWS.

Erste Schritte

Vereinbaren Sie ein kostenloses persönliches Gespräch mit IBM, um die Data Lakehouse Lösungen kennenzulernen.

Mehr erfahren Was ist ein Data Lakehouse? Was ist ein Data Lake? Was ist ein Data Warehouse? Was ist Hadoop? Was ist Apache Spark? Was ist ein Data Mart? Was ist ETL? Was ist Datenverwaltung? Was ist eine Data Fabric?