データ管理の課題がイノベーションを制限する
サイロ、複雑さ、一貫性のないデータ・セットなど、データ管理の基本的な課題により、データを使用して従業員やお客様の日常のワークフローを容易にすることが制限されています。データ・サイエンティストやビジネス・ユーザーが高品質で実用的なデータを活用するには、選択したデプロイメントで既存のテクノロジーと統合する柔軟なデータ管理アプローチが必要です。
IBMのデータおよびAIソリューションは、オンプレミス、パブリッククラウド、プライベートクラウドを問わず、企業データを分析、アプリケーション、自動化、AI搭載の製品に利用できるようにします。これらのソリューションは、データ・セキュリティー、データ保護、データ品質を犠牲にすることなく、レジリエンス、信頼性、拡張性、費用対効果を向上させるのに役立ちます。これらのソリューションを使用して企業データ管理へのアプローチを強化することで、データをシンプルで、信頼性の高い、安全なものとし、データがどこに存在するとしても価値を引き出すことができます。
データ・ストラテジーを設計する際には、最新のデータ・スタックの基盤となるデータレイクハウスやデータ・ファブリックなど、IBMのデータおよびAIテクノロジーの包括的なポートフォリオをお調べください。
あらゆるデータを対象に、あらゆる場所でAIワークロードを拡張
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データ管理ソリューション
クラウド、ハイブリッド、オンプレミスのデプロイメントに対応した専用テクノロジーを使用して、データとデータベースの隠れた価値を保存、管理、保護し、解き放ちます。データ、分析、AIのすべてのユースケースをサポートする最新のデータ基盤を設計します。
OEMデータソースのパートナーシップを活用し、サポートの行き届いたデータ管理プラットフォームのメリットを活用しましょう
IBMとClouderaは提携し、オープンソース・エコシステムを使用してデータとAIサービスを作成しました。これらはすべて、より高速なデータと大規模な分析を実現する目的で設計されています。
MongoDB Enterprise Advanced with IBMが提供するエンタープライズ・ツールにより、アプリをより迅速に構築し、必要な場所にデータを配布し、どこでも自由に実行することができます。
IBMとの連携により、EDB Postgresのライセンス供与、導入、サポートを受けることができます。また、エンタープライズ規模のデータ・ニーズに合わせて構築された、統合型のオープンソース・ベースのSQLリレーショナル・データベース・ソリューションを活用することができます。
DataStax Enterprise with IBMは、オープンソースのApache Cassandraベースのテクノロジーに対する企業全体のデータ統合を簡素化することでユーザーの生産性を向上させる、ハイブリッドクラウド・ソリューションを提供します。
IBMはSingleStoreと提携して、SingleStoreDBのサポートとガバナンスの単一ソースを提供します。超高速で弾力的な拡張性を提供しながら、データ・アーキテクチャーの簡素化を実現します。
IBM Cloud Pak for Data上に構築されたデータ・ファブリック・アーキテクチャーにより、アクティブなメタデータ、自動統合、AI ガバナンスを使用して、広範囲かつ組織化されたデータ・アクセスを作成します。
すぐに利用できる信頼性の高いデータをいつでもチームに提供します。
自動化されたメタデータ主導のデータ基盤により、データを検出、信頼、保護します。
MLOpsライフサイクル管理を簡素化して、AIライフサイクルを加速します。
AIガバナンスを自動化して、責任と透明性がある説明可能なAIワークフローを作成します。
Pumaのグローバル・ビジネス・アプリケーションは、IBM Db2 pureScaleのスケーラブルな処理と継続的な可用性により、300～400%以上のユーザーをサポートしています。
Owens-Illinoisは、Oracle DatabaseからIBM Db2に移行することにより、7桁の総所有コストの削減、クエリー・パフォーマンスの高速化、サーバーの設置面積の削減などのメリットを実現しました。
銀行ソリューション・プロバイダーであるknowisは、IBM Db2 on Cloudを導入することで顧客のデータ障壁を取り除き、小規模な銀行や金融機関にサービスを提供できるようにしています。
Amazon Web Services（AWS）上のIBMデータとAIソリューションでデジタル・トランスフォーメーションを推進し、顧客体験をパーソナライズし、データ主導の意思決定を行います。
Forrester Consulting社は、IBMの委託でTotal Economic Impact™（TEI）調査を実施し、組織が実現し得る投資収益率（ROI）を検証しました。
IBMが、2023年第1四半期のThe Forrester Wave™: Data Management for Analyticsでリーダーとして選出されました
この動画では、Luv Aggarwalがその表現の意味と、データレイクハウスがデータレイクとウェアハウスのメリットをどのように実現するかなどについて説明します。
AWSでIBMのデータベースを使用してAIのデータ課題に取り組みます。
さまざまなデータ型に対応するクエリーの最適化により、高性能でスケーラブルなトランザクション・データ処理を実現します。
オンプレミス、クラウドベース、および統合アプリケーションのデプロイメント・オプションで分析を実行します。
このデータ・ストレージ・ソリューションを使用して、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データの保存とクエリーを行います。