DB2 Data Warehouse Edition

(DB2 DWE)

Esta herramienta que provee un ambiente de ejecución y uso de capacidades de Business Intelligence rápido y en tiempo real para obtener información de negocio “on demand” y soportar el proceso de toma de decisiones. DWE continua construyéndose sobre el motor del mercado más escalable, orientado al datawarehousing y aplicaciones analíticas: DB2.

Lo Nuevo: DWE V8.2.1 integra una herramienta de desarrollo de aplicaciones analíticas y reporting basada en la Web llamada DB2 Alphablox junto con las funcionalidades de minería de datos, online analytical processing (OLAP), y ETL (extract, transform, and load) que ya estaban disponibles en la verión anterior. La suma de DB2 Alphablox a DWE provee un verdaderamente comprensiva plataforma de BI que opera sobre estructuras de datos comunes dentro del data warehouse.
DB2 Alphablox le agrega valor a DWE con una plataforma líder en la industria para el desarrollo amplio y rápido de aplicaciones analíticas y sistemas gráficos de reporting integradas al resto de las aplicaciones de la empresa. DB2 Alphablox una arquitectura abierta, extensible basada en J2EE, un estándar de la industria para desarrollar aplicaciones Web corporativas.
Alphablox provee varios componentes llamados Blox que son modulares, reusables y también un marco de aplicación, un poderoso modelo de programación, y una variedad de herramientas de desarrollo para construir las aplicaciones analíticas. DB2 Alphablox corre sobre WebSphere Application Server y accede información en DB2 DataWarehouse.

Sistemas Operativos y Plataformas de Hardware

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INFORMIX-MetaCube

INFORMIX-MetaCube Aggregator

En la medida que el Data Warehouse o almacén de datos madure, se irán incorporando volúmenes de datos los cuales alcanzarán a terabytes de datos. Y es por esto que se requiere una utilidad de optimización y agregación de datos. Con INFORMIX-MetaCube Aggregator podemos fácilmente adminstrar y afinar el Data Warehouse según las necesidades de soporte a la toma de decisiones creando y manteniendo datos pre-calculados y sumarizados, conocidos como datos agregados. El resultado se obtendrán mejoras de órdenes de magnitud en el rendimiento de los sistemas de soporte a la toma de decisiones DSS.

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