데이터에서 더 적은 비용으로 더 많은 가치를 얻을 수 있습니까?
ITG에 따르면 "데이터 및 스토리지 볼륨의 전체 성장률이 매년 30-50%에 달하고 있습니다." 데이터베이스 소프트웨어, 스토리지 시스템 서버의 모든 데이터를 관리하는 데 상당한 비용이 듭니다. 데이터 볼륨 증가와 같이 이러한 비용도 계속해서 증가합니다. 데이터를 잘못 관리하고 규정 요구사항에 위반하거나 리스크 관리 오류 또는 낮은 서비스 품질이 있을 경우 이러한 비용은 더 커질 수 밖에 없습니다.
IBM Data Management 솔루션은 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 폭증하는 데이터의 관리 및 제어
- 복잡한 이기종 환경에서 기존 투자를 활용하고 증가하는 요구사항을 수용할 수 있는 유연성을 제공하여 데이터에서 더 큰 가치를 획득합니다.
- 데이터에서 더욱 즉각적인 비즈니스 가치를 획득하여 ROI를 향상하고 비용은 절감합니다.
IBM의 데이터 관리 소프트웨어는 더 나은 비즈니스 의사결정으로 더 똑똑한 세상을 만들기 위해, 통찰력을 향상하면서 데이터 비용은 줄이는 기반과 도구를 제공합니다.
- Reliance Life Insurance Company는 데이터 관리 시스템의 총 소유 비용을 반으로 줄였습니다. (영문)
- KTH Royal Institute of Technology(스웨덴 위치)는 IBM의 실시간 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 더욱 효율적이고 환경 친화적 교통 시스템을 설계하였습니다. (영문)
- Visa Europe은 고객의 요구사항을 더욱 효과적으로 해결하여 경쟁에서 자신을 차별화하였습니다. (영문)
- 오스트리아 제조업체인 PLANSEE는 스토리지 요구사항을 30% 절감하고 응답 시간을 30-50% 개선했습니다. (영문)
IBM Data Management 제품군은 개인용 디바이스에서 임베드된 비즈니스 애플리케이션 그리고 대규모 강력한 OLTP 애플리케이션에 이르기까지 광범위한 사용자를 위해 최적화된 제품을 포함합니다. 포트폴리오에는 데이터베이스 소프트웨어에서 비즈니스 인텔리전스와 분석 기능의 데이터 웨어하우징과 데이터베이스 관리 도구까지 모든 것이 포함됩니다.
정보를 통찰력으로 전환하는 기타 IBM 소프트웨어 기능 검색
더 똑똑한 비즈니스를 위한 데이터 관리
IBM 데이터베이스 소프트웨어와 데이터 관리 솔루션은 비용과 데이터 관리 복잡도 감소, 비즈니스 민첩성 향상 및 기업의 핵심 자산인 데이터 활용을 위한 입증된 기능을 제공합니다.
주요 제품

Linux, UNIX, 및 Windows용 DB2
DB2는 관리, 스토리지, 개발 및 서버 비용을 낮추면서 다중 워크로드에서 업계 선두 성능을 제공하도록 최적화되었습니다.

z/OS용 DB2
z/OS®용 IBM® DB2®는 핵심 자산인 데이터를 활용하고 준수를 간소화하며 IT 인프라에서 복잡도 및 비용을 줄일 수 있도록 지원합니다.

데이터베이스 관리
고객 만족도 1위의 데이터베이스 소프트웨어입니다. 고객은 안정적이고 저렴하며 잔고장 없는 Informix를 선택합니다. 솔루션 공급자는 동급 최강의 임베드 기능 때문에 Informix를 선택합니다.

IBM solidDB
IBM solidDB™는 엄청난 속도로 데이터를 제공하는 것으로 전 세계적에 잘 알려진 제품입니다.

IMS
IBM® Information Management System(IMS™)은 프리미어 트랜잭션 및 계층 구조 데이터베이스 관리 시스템입니다. SOA를 활용하고 투자를 보호하며 새로운 애플리케이션을 개발할 수 있는 최신의 기능을 제공합니다.

데이터베이스 설계 및 개발
이기종 환경에서 애플리케이션 및 엔터프라이즈 데이터베이스에 해당하는 통합 설계, 개발 및 테스트입니다.
모든 제품 - 데이터 관리
- DB2 for Linux, UNIX and Windows family
- DB2 for z/OS
- IBM solidDB
- IMS
- IMS Family
- Informix family - Overview
- Informix Advanced
- Informix Workgroup Edition
IBM 정보 관리사업부 Conor O'Mahony는 조직이 점점 더 많은 정보를 처리하는 방법과 시스템 및 가용성의 가치, 그리고 핵심 데이터의 구조화 필요성에 대해 논의합니다.