IBM completa su línea de productos de data warehousing
Con Visual Warehouse
La multinaciona IBM ha completado su línea de productos de data warehousing a través de la introducción de Visual Warehouse, una serie de herramientas de servidor para OS/2 dirigidas a almacenes de datos departamentales de cerca de 30 clientes y 50 GB de datos.
La aplicación de servidor central puede unir automáticamente bases de datos DB2 para OS/2 y DB/2 para mainframe creando una base de datos "meta", según han explicado fuentes de IBM.
El paquete Visual Warehouse también incluye la herramienta de búsqueda DataGuide para OS/2, así como Visual Query y la herramienta Charts para elaboración de informes.
IBM quiere orientar este producto a aquellos grupos de trabajo que no poseen demasiada experiencia en data warehousing y desean, ante todo, amortizar rápidamente las inversiones en tecnología.
A los datos de Virtual Warehouse puede accederse a través de SQL así como de interfaces ODBC, de forma que los usuarios finales pueden utilizar entre un amplio rango de herramientas de llamadas y escribir aplicaciones sobre las bases de datos Visual Warehouse.
IBM pondrá el producto a disposición de un núnero limitado de clientes el próximo 16 de junio, debido a que antes de su lanzamiento definitivo la compañía necesita conocer con exactitud la cantidad de servicio de backup que debe incorporar Visual Warehouse. Una vez que IBM cuente con estos datos, el lanzamiento general tendrá lugar cuatro meses más tarde.
En el otro lado del espectro del data warehousing, IBM ha anunciado que está trabajando con un grupo de diez usuarios, la mayoría del mercado de distribución, para implementar algoritmos sosfisticados dirigidos a maximizar la utilidad de los almacenes de datos.
Dos de esos algoritmos ya poseen forma de programa y están en fase de "beta testing", mientras que otros tres aún se encuentran en fase de prototipo.
Los usuarios podrán utilizar las algoritmos para "bucear" a través de grandes cantidades de datos en un intento de encontrar una correlación entre ellos. De esta forma, y en lugar de utilizar un almacén de datos para responder a una cuestión específica, las herramientas de IBM intentarán descubrir asociaciones y tendencias desconocidas.
