Características de IBM Db2

Funciona cuando se integra con múltiples formas de aplicaciones externas.

Permite a los admisistradores administrar y organizar el almacenamiento, las redes y los centros de datos.

Supervisa el rendimiento y las estadísticas relacionadas con la memoria, las memorias caché y las conexiones.

Alerta a los usuarios cuando se detectan partes no autorizadas o malware, lo que permite a los administradores solucionar el problema.

Protege los datos en reposo y en tránsito contra el acceso no autorizado.

Permite a los administradores organizar los componentes de la base de datos para mantener la eficacia de la instancia.

Permite la creación y renuncia de credenciales de acceso a la base de datos.

Documenta el acceso y las alteraciones de la base de datos para análisis e informes.

Amplía la funcionalidad mientras mantiene cargas equilibradas. Atiende la creciente demanda sin reducir la funcionalidad.

La capacidad de restaurar archivos a su ubicación original o fuentes alternativas bajo demanda.

Almacena registros históricos de información para revertir o referenciar.

Ayuda a los usuarios a navegar por las bases de datos etiquetando y organizando conjuntos de datos.

El enmascaramiento de datos proporciona una capa adicional de control de acceso que se puede aplicar a tablas y vistas.

Comprueba la identidad de los usuarios de la base de datos.

Permite a los usuarios obtener información estadísticamente válida de sus datos al tiempo que protege la privacidad de las personas.

Evita que otros usuarios y aplicaciones accedan a los datos mientras se actualizan para evitar la pérdida o actualización de datos.

Permite conceder o revocar permisos en los niveles de base de datos, esquema o tabla.

Cifrado nativo incorporado con administración de claves empresariales.

Proporciona autenticación multifactor con certificados.

Políticas, procedimientos y estándares para administrar y acceder a los datos.

Restringe el acceso a los datos a nivel de celda, enmascara u oculta partes de las celdas y cifra los datos en reposo y en movimiento

Ayuda a mejorar la disponibilidad de los datos.

Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para obtener información procesable.

Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares.

Ayuda a ahorrar capacidad de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas.

Elimina la inconsistencia y las duplicaciones de datos, lo que garantiza la integridad de los datos.

Funciones de análisis basadas en SQL como series temporales, coincidencia de patrones, análisis geoespacial, etc.

Proporciona capacidades integradas como algoritmos de aprendizaje automático, funciones de preparación de datos, evaluación y gestión de modelos, etc.

Permite la consulta de datos a través de formatos de datos como parquet, ORC, JSON, etc. y analizar tipos de datos complejos en HDFS

Se integra con flujos de trabajo de ciencia de datos, aprendizaje automático y capacidades de inteligencia artificial (IA).

Se integra con herramientas de BI para transformar los datos en información procesable.

Proporciona velocidad en el procesamiento de datos y captura de datos no estructurados, semiestructurados y de transmisión.

Proporciona opciones de implementación local.

Proporciona opciones de implementación en la nube (nube privada o pública, nube híbrida).

Gestiona grandes volúmenes de datos, de escala superior o inferior según la demanda.

Proporciona funcionalidad de recuperación de datos para proteger y restaurar datos en una base de datos.

Permite el control de simultaneidad multiversión.

Maneja cargas de trabajo, desde máquinas individuales hasta almacenes de datos o servicios web con muchos usuarios simultáneos.

Permite a los usuarios recuperar datos rápidamente a través de varios tipos de indexación como árbol B, tabla hash, etc.

Ayuda a interpretar consultas SQL y determinar el método de ejecución más rápido.

Proporciona compatibilidad con juegos de caracteres internacionales y búsqueda de texto completo.

Admite múltiples tipos de datos como primitivos, estructurados, documentos, etc.

Soporta múltiples lenguajes de programación procedimental como PL / PGSQL, Perl, Python, etc.

Disponible en múltiples sistemas operativos como Linux, Windows, MacOS, etc.

Los datos se organizan como un conjunto de tablas con columnas y filas como una estructura de tabla.

Permite a los usuarios crear, actualizar y recuperar datos en una base de datos.

Se adhiere a ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad), un conjunto de propiedades de transacción de base de datos.

Proporciona replicación basada en registros o en desencadenadores.

El software es capaz de alertar al usuario en caso de cualquier error.

Utiliza datos para identificar proactivamente los problemas de TI.

Crea modelos de datos nuevos u optimiza los existentes para garantizar la continuidad del negocio.

Creación y gestión automática de documentos.

El software admite una amplia variedad de fuentes de datos y almacenes de datos que requieren automatización.

Admite un sistema de plantillas, lo que facilita la configuración de los parámetros de configuración.

Automatiza todas las partes del ciclo de vida del almacén de datos: diseño del almacén, suministro de fuentes de datos.

Admite la ingesta y actualización de datos en tiempo real en la nube o en las instalaciones.

El software ofrece información sobre los datos para identificar brechas y riesgos dentro del almacén de datos.

Admite patrones de desarrollo sin código/low-code.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.