Informatica beschleunigt Cloud-Native Enterprise Data Management mit NVIDIA Accelerated Computing

Kunden erzielen fünffach höhere Leistung, Total Cost of Ownership sinkt um 72 Prozent dank Intelligent Cloud Services von Informatica, die die Data-Science-Software NVIDIA RAPIDS mit NVIDIA-GPUs nutzen

Stuttgart, 15. März 2021 —Informatica^®, einer der führenden Anbieter von Enterprise Cloud Data Management-Anwendungen, bringt seine serverless, Spark-basierte Cloud Data Integration Engine mit NVIDIA RAPIDS Accelerator für Apache Spark auf den Markt. Diese bietet eine deutlich beschleunigte Leistung.

Zum ersten Mal haben Anwender Zugang zu End-to-End-Machine-Learning-Operations-Funktionen (MLOps). Möglich wird dies durch die Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen und der hohen Data Management-Leistung – kombiniert mit der schnellen, skalierbaren RAPIDS Data-Science-Software und NVIDIA-Infrastruktur. Dies ist nicht nur ein großer Meilenstein in Richtung Datendemokratisierung, sondern auch ein entscheidender Schritt, um die digitale Transformation zu beschleunigen.

Durchschnittlich befinden sich 41 Prozent der Mitarbeiter, die Daten- oder Technologielösungen anpassen oder erstellen, außerhalb der IT. Diese Teams führen leistungsfähige Analysen durch und verwalten große Datenmengen, was zu einer Demokratisierung der Daten führt. Doch damit diese Vorgehensweise erfolgreich ist, müssen Organisationen den Nutzern Zugang zu aktuellen und genauen Daten bieten.

Informatica ist das erste Unternehmen im Bereich Cloud Data Management, das Citizen Integrators, Data Engineers, Maschine Learning Engineers und Datenwissenschaftlern gleichermaßen einen Datenzugriff bietet – und zwar ohne hohen Aufwand oder Kodierung mithilfe von Serverless Multi-Cloud-Datenmanagement. Dank der hohen GPU-Beschleunigungsrate von NVIDIA lassen sich MLOps- und DataOps-Workloads von Informatica schnell bearbeiten.

„Data Science ist das Rückgrat der KI. Sie ist der Schlüssel, um riesige Mengen an Unternehmensdaten in geschäftliche Potenziale zu verwandeln“, so Manuvir Das, Head of Enterprise Computing, NVIDIA. „Die Integration von RAPIDS Accelerator for Apache Spark mit NVIDIA Accelerated Computing bietet die weltweit modernste Infrastruktur für viele Branchen, die sich auf die Enterprise-Cloud-Data-Management-Lösungen von Informatica verlassen. Zudem erlaubt es den Kunden, ihre Data Science- und KI-Pipelines über ihre Cloud- und On-Premise-Rechenzentren zu beschleunigen.“

Mehrwerte, die Kunden beim Einsatz dieser neuen Lösung erhalten:

1. Fünffach höhere Datenverarbeitungsgeschwindigkeit: Datenanalyse, Machine Learning und Data-Science-Projekte sind auf saubere und verarbeitete Daten aus Data Pipelines angewiesen. Diese sammeln, transformieren, bereinigen und bereiten die Daten für die Extraktion vor, um Geschäftseinblicke zu generieren. Traditionell werden diese Data Pipelines auf langsameren CPUs ausgeführt. GPUs wären die bessere Wahl, da sie die Daten parallel verarbeiten und die gleichzeitige Ausführung mehrerer Threads ermöglichen. Jetzt können Informatica Kunden ihre Data-Management-Workloads beschleunigen und Machine Learning-Modelle mithilfe der NVIDIA GPUs operationalisieren. So lassen sich Daten bis zu fünfmal schneller und in größerem Umfang erfassen und verarbeiten. Das Ergebnis: Unternehmen erhalten so schnellere Erkenntnisse, auf die sie ihre Geschäftsentscheidungen stützen können.
2. Schnellere Datendemokratisierung im gesamten Unternehmen: Die NVIDIA-GPUs und -Software ermöglichen eine schnellere Datenverarbeitung. Sie verbessern die Leistung rechenintensiver KI- und Machine Learning-Workloads, erfordern jedoch traditionell anspruchsvolle Spark-Expertise und entsprechend qualifizierte Entwickler. Die Drag-and-Drop-GUI-basierte Entwicklungserfahrung von Informatica vereinfacht dies. Sie wandelt einfache Mappings in anspruchsvollen Spark-Code um, der auf GPUs in großem Umfang ausgeführt werden kann. Bereits seit Jahren demokratisiert Informatica den Datenzugriff mit seinen Datenintegrationsprodukten und setzt nun mit dem GPU-Zugriff für alle Datenkonsumenten neue Maßstäbe.
3. 72 Prozent niedrigere Gesamtbetriebskosten: Data Analytics- und Data Science-Projekte sind rechenintensiv und Daten-lastig. Die Durchführung dieser Projekte im großen Maßstab erfordert eine konstante Zufuhr von bereinigten Daten aus verschiedenen Quellen mit hoher Geschwindigkeit, was oft mit hohen Kosten verbunden ist. Mit der Leistungsfähigkeit von GPU-beschleunigter Software und Rechenleistung können auf Informatica basierenden Data Management Pipelines, MLOps und DataOps-Frameworks, bis zu 72 Prozent der Gesamtbetriebskosten eingespart werden. Damit sind Kunden in der Lage, ihre Daten schneller als bislang bereitzustellen und enorme Kosteneinsparungen zu realisieren.

„Datendemokratisierung ist der „Heilige Gral“ der digitalen Transformationsinitiativen“, erklärt Jitesh Ghai, Chief Product Officer bei Informatica. „Unternehmen können die Macht der Daten nicht nutzen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, wenn der Zugriff eingeschränkt ist. Die Zusammenarbeit mit NVIDIA erlaubt es uns, die Demokratisierung von Daten im großen Rahmen voranzutreiben. Damit sind wir in der Lage, die Kluft zwischen denen im Unternehmen, die über Informationen verfügen, und denen, die sie entbehren, zu verringern. Dieser Meilenstein mit NVIDIA ist für uns enorm wichtig.  Er unterstreicht unser kontinuierliches Engagement, den Datenwert in Unternehmen über alle Ebenen hinweg zugänglich zu machen. Im Fokus dabei steht, die wichtigen Nutzer in die Lage zu versetzen, schnellere geschäftskritische Erkenntnisse zu gewinnen und Datenanalysen sowie Data-Science-Projekte im großen Maßstab zu operationalisieren.“

Über Informatica:

Informatica ist der einzige führende Enterprise Cloud Data Management Anbieter, der die datengetriebene digitale Transformation beschleunigt. Das Unternehmen ermöglicht es Organisationen, agiler zu werden, neue Wachstumschancen zu realisieren und neue Innovationen umzusetzen. In den letzten 25 Jahren hat Informatica Tausende von Kunden dabei unterstützt, das Potenzial ihrer Daten zu entfalten.

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