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IBM presenta nuevas soluciones para el Big Data

El gigante azul ha lanzado los nuevos DB2 10 e InfoSphere Warehouse 10 con el objetivo de aprovechar el potencial del big data y atraer a los usuarios de Oracle Database al ecosistema de IBM.

IBM ha presentado los nuevos DB2 10 e InfoSphere Warehouse 10, fruto de cuatro años de trabajo y la colaboración de más de 100 clientes y 200 socios de negocio de la empresa, así como de cientos de expertos de los Laboratorios de Investigación y Desarrollo de Software de todo el mundo.

Las soluciones DB2 10 e InfoSphere Warehouse 10 ayudarán a las empresas a responder al reto del big data ya que son capaces de gestionar volúmenes masivos de información, comprimir los datos para hacer un mejor uso del espacio de almacenamiento y separar la información por categorías.

En las pruebas realizadas con estas nuevas soluciones, afirman desde IBM, los clientes fueron capaces de realizar búsquedas de datos hasta 10 veces más rápido, liberar espacio de almacenamiento en hasta un 90% y migrar de forma sencilla datos desde Oracle Database a IBM DB2 con un 98% de compatibilidad de código. IBM busca así atraer a los usuarios de las bases de datos de Oracle a los entornos del gigante azul.

Entre las ventajas de las nuevas soluciones para el big data de IBM se incluyen el acceso en tiempo real, la reducción de los costes de gestión de la información o la mejora en la toma de decisiones por medio de la funcionalidad Time Travel Query que permite detectar errores en tiempo real.

Las  ventajas de estas soluciones:

– Acceso en tiempo real. El análisis de la información en tiempo real permite obtener más rápidamente conocimiento de datos no estructurados, almacenados en redes sociales o dispositivos móviles.

– Acelerar los procesos de negocio y reducir los costes de gestión de la información. El nuevo software comprime la información de manera inmediata para simplificar y hacer más efectivo su uso y almacenamiento. Evalúa automáticamente la frecuencia con que se necesita la información y la almacena según lo actual que sea.

– Mejora en la toma de decisiones. La funcionalidad Time Travel Query permite detectar errores en tiempo real. Por ejemplo, una agencia de viajes on-line puede detectar incoherencias en los itinerarios de una reserva, como un hotel elegido en Roma para ocho días mientras se alquila un coche en la ciudad de Nueva York durante tres de esos días. Antes, los administradores de las bases de datos y los desarrolladores de aplicaciones tenían que escribir un código complejo para identificar estas posibles incoherencias y errores.