A solução MDM da MD2 oferece mecanismos de coleta, organização, enriquecimento, unificação de dados de clientes (Visão 360º do cliente) e produtos e distribuição para outras aplicações estratégicas como CRM, BI, BA, Machine Learning, Chatbots, Automação de campanha, SAC, etc, ou até mesmo retroalimentação de sistemas operacionais e táticos. Os dados podem estar distribuidos em diferentes plataformas e silos de dados e podem apresentar diferentes tipos e formatos. A MD2 é lider nacional em implantações de solução de Master Data Management.
A solução MDM da MD2 oferece mecanismos de coleta, organização, enriquecimento, unificação de dados de clientes (Visão 360º do cliente) e produtos e distribuição para outras aplicações estratégicas como CRM, BI, BA, Machine Learning, Chatbots, Automação de campanha, SAC, etc, ou até mesmo retroalimentação de sistemas operacionais e táticos. Os dados podem estar distribuidos em diferentes plataformas e silos de dados e podem apresentar diferentes tipos e formatos. A MD2 é lider nacional em implantações de solução de Master Data Management.
O Time de Especialistas da MD2 está pronto para ajudar você na escolha das mais adequadas e melhores ferramentas para que a sua empresa se destaque no mercado.
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O IBM Data Replication, também conhecido como Change Data Capture (CDC), é um software de sincronização de dados que mantém múltiplos armazenamentos de dados sincronizados quase em tempo real, sendo uma solução de baixo impacto, rastreando apenas alterações de dados capturadas pelo log.
O software IBM Data Replication captura alterações no banco de dados conforme elas acontecem. Com entrega de dados consistente, eficiente e quase em tempo real, o IBM Data Replication garante que, em uma organização, os usuários possam aproveitar dados continuamente disponíveis e atualizados.
A MD2 é especialista em integração de dados e possui vasta experiência com o IBM Data Replication aplicado em casos de sucesso que abrangem a integração de milhões de registros de dados, diariamente, em ambientes computacionais complexos. IBM Data Replication é capaz de monitorar qualquer alteração (inserção, alteração ou remoção) de registros de forma imediata da seguinte forma:
Origens | Destinos |
|---|---|
Db2® on Cloud (formerly dashDB® for Transactions)2 | Databricks com Kafka |
Db2 Warehouse (formerly dashDB Local)3 | YugabyteDB |
Db2 Warehouse on Cloud (formerly dashDB for Analytics)3 | Teradata |
IBM® Db2 for Linux®, UNIX and Windows (LUW) | Sybase |
IBM Db2 for i | Snowflake |
IBM Db2 for z/OS® | SingleStoreDB |
IMS | PostgreSQL (including Amazon RDS for PostgreSQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Azure Database for PostgreSQL) |
Informix® | Oracle |
Microsoft SQL Server | Netezza Performance Server (NPS®) |
MariaDB | Netezza |
MySQL | MySQL |
Oracle | Microsoft SQL Server |
PostgreSQL (including Amazon RDS for PostgreSQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Azure Database for PostgreSQL) | Microsoft Azure SQL Database Managed Instance |
Sybase | Microsoft Azure SQL Database |
VSAM | Informix |
IBM Performance Server (IPS) | |
IBM MQ for z/OS (using Classic CDC for z/OS) | |
IBM Integrated Analytics System | |
IBM InfoSphere® DataStage® | |
IBM Db2 for z/OS | |
IBM Db2 for i | |
IBM Db2 for Linux, UNIX and Windows (LUW) | |
IBM Cloudant® | |
Google BigQuery | |
EDB Postgres Advanced Server | |
Db2 Warehouse on Cloud (formerly dashDB for Analytics) | |
Db2 Warehouse (formerly dashDB Local) | |
Db2 on Cloud (formerly dashDB for Transactions)2 | |
CDC Replication Engine for FlexRep | |
CDC Replication Engine for Event Server1 | |
Amazon Redshift | |
Apache Kafka (known compatible commercial distributions include Amazon MSK, Confluent Platform, Cloudera Distribution of Apache Kafka, Hortonworks Data Platform, IBM BigInsights®, IBM Event Streams) | |
Apache Hadoop |
Vantagens e benefícios do IBM Data Replication
O grande objetivo é permitir que as organizações capturem essas alterações, de forma eficaz e em tempo real, sem a necessidade de carregar todo o banco de dados para encontrar o que mudou, promovendo:
1
Atualização de dados em tempo real
2
Redução da carga de trabalho e do consumo de recursos
3
Melhoria da precisão dos dados
4
Facilitação da integração de dados
5
Suporte à tomada de decisões baseada em dados
