IBM Db2 Funktionen

Funktioniert bei Integration in mehrere Formen externer Anwendungen.

Ermöglicht Administratoren die Verwaltung und Organisation von Speicher, Netzwerken und Rechenzentren.

Überwacht die Leistung und Statistiken in Bezug auf Arbeitsspeicher, Caches und Verbindungen.

Warnt Benutzer, wenn nicht autorisierte Parteien oder Schadsoftware erkannt werden, sodass Administratoren das Problem beheben können.

Schützt ruhende und übertragene Daten vor unbefugtem Zugriff.

Ermöglicht es Administratoren, Komponenten der Datenbank zu organisieren, um die Instanzeffizienz aufrechtzuerhalten.

Ermöglicht das Erstellen und Freigeben von Anmeldeinformationen für den Datenbankzugriff.

Dokumente, Zugriffe und Änderungen der Datenbank für Analysen und Berichte.

Erweitert die Funktionalität bei gleichzeitiger Beibehaltung ausgeglichener Lasten. Bedient die wachsende Nachfrage, ohne die Funktionalität zu beeinträchtigen.

Die Möglichkeit, Dateien bei Bedarf an ihrem ursprünglichen Speicherort oder aus alternativen Quellen wiederherzustellen.

Speichert Verlaufsaufzeichnungen von Informationen zum Zurücksetzen oder Verweisen.

Unterstützt Benutzer beim Navigieren in Datenbanken durch Bezeichnen und Organisieren von Datasets.

Die Datenmaskierung bietet eine zusätzliche Ebene der Zugriffssteuerung, die auf Tabellen und Ansichten angewendet werden kann.

Überprüft die Identität von Datenbankbenutzern.

Ermöglicht es Benutzern, statistisch valide Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und gleichzeitig die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen.

Verhindert, dass andere Benutzer und Anwendungen während der Aktualisierung auf Daten zugreifen, um Datenverluste oder -aktualisierungen zu vermeiden.

Ermöglicht das Erteilen oder Widerrufen von Berechtigungen auf Datenbank-, Schema- oder Tabellenebene.

Integrierte native Verschlüsselung mit Enterprise-Schlüsselverwaltung.

Bietet Multi-Faktor-Authentifizierung mit Zertifikaten.

Richtlinien, Verfahren und Standards für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten.

Schränkt den Datenzugriff auf Zellebene ein, maskiert oder verbirgt Teile von Zellen und verschlüsselt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung

Hilft bei der Verbesserung der Verfügbarkeit von Daten.

Verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Konsolidiert, bereinigt und normalisiert Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen.

Hilft bei der Einsparung von Speicherkapazität und verbessert die Abfrageleistung.

Eliminiert Dateninkonsistenzen und Duplikate und gewährleistet die Datenintegrität.

SQL-basierte Analysefunktionen wie Zeitreihen, Musterabgleich, Geodatenanalyse usw.

Bietet integrierte Funktionen wie Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenaufbereitungsfunktionen, Modellauswertung und -verwaltung usw.

Ermöglicht die Datenabfrage über Datenformate wie Parquet, ORC, JSON usw. und die Analyse komplexer Datentypen auf HDFS

Lässt sich in Data-Science-Workflows, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) integrieren.

Lässt sich in BI-Tools integrieren, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Bietet Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung und Erfassung von unstrukturierten, halbstrukturierten und Streaming-Daten.

Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen.

Bietet Cloud-Bereitstellungsoptionen (Private oder Public Cloud, Hybrid Cloud).

Verwaltet riesige Datenmengen, die je nach Bedarf hoch- oder herunterskaliert werden können.

Stellt Datenwiederherstellungsfunktionen zum Schützen und Wiederherstellen von Daten in einer Datenbank bereit.

Ermöglicht die Steuerung der Parallelität mehrerer Versionen.

Verarbeitet Workloads, von einzelnen Computern bis hin zu Data Warehouses oder Webdiensten mit vielen gleichzeitigen Benutzern.

Ermöglicht Benutzern das schnelle Abrufen von Daten durch verschiedene Arten der Indizierung wie B-Baum, Hash-Tabelle usw.

Hilft bei der Interpretation von SQL-Abfragen und der Bestimmung der schnellsten Ausführungsmethode.

Bietet Unterstützung für internationale Zeichensätze und Volltextsuche.

Unterstützt mehrere Datentypen wie primitive, strukturierte, dokumentarische usw.

Unterstützt mehrere prozedurale Programmiersprachen wie PL/PGSQL, Perl, Python usw.

Verfügbar auf mehreren Betriebssystemen wie Linux, Windows, MacOS usw.

Daten sind als eine Reihe von Tabellen mit Spalten und Zeilen wie eine Tabellenstruktur organisiert.

Ermöglicht Benutzern das Erstellen, Aktualisieren und Abrufen von Daten in einer Datenbank.

Hält sich an ACID (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit), eine Reihe von Datenbanktransaktionseigenschaften.

Bietet protokollbasierte und/oder triggerbasierte Replikation.

Die Software ist in der Lage, den Benutzer im Falle von Fehlern zu warnen.

Nutzt Daten, um IT-Probleme proaktiv zu identifizieren.

Erstellt neue oder optimiert vorhandene Datenmodelle, um die Geschäftskontinuität zu gewährleisten.

Automatische Erstellung und Verwaltung von Dokumenten.

Die Software unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und Data Warehouses, die eine Automatisierung erfordern.

Unterstützt ein Vorlagensystem, das das Einrichten von Konfigurationsparametern erleichtert.

Automatisiert alle Teile des Data Warehouse-Lebenszyklus – Warehouse-Design, Bereitstellung von Datenquellen.

Unterstützt Echtzeit-Datenerfassung und -aktualisierung in der Cloud oder vor Ort.

Software liefert Einblicke in Daten, um Lücken und Risiken innerhalb des Data Warehouse zu identifizieren.

Unterstützt No-Code-/Low-Code-Entwicklungsmuster.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an