Die Basis für Datenverarbeitung in Unternehmen mit Hybrid Cloud, Daten und KI
Unternehmen modernisieren und erstellen neue Anwendungen außerhalb der Plattform in der Cloud und nutzen gleichzeitig kostenwirksam ihre resilienten Systeme auf IBM Z. Db2 for z/OS und seine Produkt-Infrastruktur bieten eine agile, effiziente und sichere Bereitstellung von Unternehmensdaten für die anspruchsvollste Hybrid-Cloud sowie Transaktions- und Analyseanwendungen weltweit.
Unternehmen können problemlos auf Db2 for z/OS und andere IBM Z-Daten vor Ort auf der Plattform zugreifen oder diese Daten für Hybrid Cloud-, Data Fabric- oder Data Lakehouse-Anwendungen synchronisieren. Transaktionsdaten sind für das Verständnis der betrieblichen Leistung und des Kundenverhaltens von entscheidender Bedeutung und bieten den größten Vorhersagewert für KI-Anwendungen. Transaktionsdaten von DB2 for z/OS und andere ausgewählte IBM-Z-Transaktionsdaten können über IBM DB2 Data Gate bereitgestellt werden, um problemlos mit Lakehouse-Daten in watsonx.data kombiniert zu werden,um bessere analytische Erkenntnisse und KI zu erzielen.
Mit Db2 for z/OS holen Sie noch mehr aus Ihren Daten heraus.
Verbesserte Skalierbarkeit und Leistung für die heutigen Workload-Anforderungen.
Verbessert die Ausfallsicherheit, Effizienz und Anwendungsstabilität.
Vereinfachtes Datenbankmanagement und Upgrades für eine schnellere Wertschöpfung.
Verbessert die Skalierbarkeit, Sicherheit und Konformität.
Profitieren Sie von neuen z16-Funktionen, um die Recovery und Leistung zu verbessern.
Datenbeziehungen und Erkenntnisse sind oft nicht zugänglich, nicht identifiziert und dadurch nicht verwertbar. Der herkömmliche Ansatz des maschinellen Lernens trägt wenig dazu bei, diese wertvollen Informationen herauszuholen. Um mehr Nutzen aus Ihren vorhandenen Daten zu ziehen, benötigen Sie eine vereinfachte, datenbankintegrierten Lösung zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-gestützten Erkenntnissen – mit möglichst geringer Abhängigkeit von Data Science. Dank SQL Data Insight bietet Db2 for z/OS eine Umgebung zum Generieren vertrauenswürdiger relationaler Basismodelle aus privaten, bekannten unternehmensinternen Datenquellen. Solche Basismodelle dienen für eine Vielzahl nachgeschalteter Aufgaben wie Clustering, Empfehlungen, Ähnlichkeitssuchen und Vorhersagen.
