Az adatok operatív rendszerekben történő tárolása meglehetősen költséges, mivel ezek általában nagy teljesítményű, a napi munkafolyamatok támogatásához rövid válaszidőket biztosító rendszerek. Mindez drága lemezes tárolókat, sokmagos processzorokat, illetve magas szoftverlicenc-költséget jelent. Komoly megtakarítást érhet el a vállalat, ha nagy teljesítményű rendszereit tehermentesíti azáltal, hogy a ritkán használt adatokat kiemeli adatbázisaiból, és olcsó tárolókon helyezi el, archiválja őket.
A relációs adatbázisok archiválásához az IBM Optim nevű megoldását kínálja, amellyel a vállalatok az éles adatbázisok reprezentatív mintáiból tesztadatbázisokat is létrehozhatnak. Az IBM Optim a relációs adatbázisok tábláinak ritkán használt sorait archiválja, a bonyolult függőségeket is figyelembe véve. Az archiválási szabályok alapján kijelölt adatsorokat konzisztens módon törli az adatbázisból, és áthelyezi egy archív tárba. A megoldás egyedi előnye, hogy az archivált adatokat és az élő adatokat ugyanazon alkalmazás számára transzparens módon jeleníti meg.
Az IBM Optim az archív adatokat fájlokba helyezi, melyek az adatok életciklusának kezelésére szolgáló eszközzel (pl. Tivoli SSADM) a különböző sebességű és költségű tárolók között mozgathatók, akár offline módon is tárolhatók. A megoldás szabványos interfészeket (pl. JDBC, ODBC) biztosít az archív állományok önálló kezeléséhez, emellett arra is lehetőséget ad, hogy az adatbázist használó alkalmazás az éles és az archív adatokhoz egy felületen (pl. JDBC), transzparensen férjen hozzá. A felhasználó szempontjából így semmilyen különbség nincs az éles és archív adatok elérése között, de igény esetén az archív adatok természetesen visszatölthetők az éles adatbázisba.
A Gartner adatai szerint (Market Trends: World, Database Archiving Market Continues Rapid Growth, 2011) a felhasználók száma alapján az IBM Optim 70 százalékot meghaladó részesedéssel piacvezető az adatarchiválás terén. Az IBM ugyanerre a motorra épülő tesztadat-előállító és adatmaszkoló megoldását a Gartner mágikus négyzetében (Magic Quadrant for Data Masking Technology, December 2012) szintén piacvezetőként emeli ki.
