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Data Engineering Integration

Skalierbare Datenintegration und Dateneinspeisung: schnell, flexibel und wiederholt nutzbar.

Übersicht

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Die wichtigsten Features

Erfahren Sie, wie die umfassende Lösung zum Cloud Data Engineering Ihnen dabei helfen kann, auf Big Data zuzugreifen, sie zu integrieren, zu bereinigen, zu katalogisieren und zu verwalten.

Universeller Datenzugriff

Sie können auf sämtliche Typen von Daten zugreifen, u. a. auf Transaktionsdaten, Daten aus Anwendungen, Datenbanken und Protokolldateien, Social-Media-Daten sowie auf Computer- und Sensordaten.

Erweiterter Spark Support

Nutzen Sie Innovationen der neuesten Spark Engine, um das Data Management zu verbessern, beispielsweise durch Funktionen für Dateneinspeisung, Datenqualität, Data Masking und Verarbeitung von Streaming-Daten.

Datenintegration in Spark und Hadoop

Nutzen Sie eine umfassende Bibliothek innovativer, vorgefertigter Datenumwandlungen einschließlich Umwandlungen für Python, um Data-Science-Projekte zu operationalisieren.

Visuelle Desigoberfläche

Nutzen Sie die intuitive, visuelle Oberfläche, um eine Umwandlungslogik für das Data Engineering zu erstellen, die der Erstellung von Datenpipelines dient.

Highspeed-Masseneinspeisung

Speisen Sie Daten aus Quellsystemen und Anwendungen mithilfe leistungsfähiger Konnektivität, Masseneinspeisung und dynamischer Mappings in Cloud- und Big-Data-Umgebungen ein.

Serverlose Bereitstellung

Skalieren und stellen Sie Big Data Workloads automatisch in Cloud-Umgebungen bereit, wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform.

Intelligentes Data Parsing

Informatica Intelligent Structure bietet Funktionen für das automatisierte Parsing komplexer, hierarchischer und unstrukturierter Daten mit verschiedenen Strukturen. So stellen Schema-Abweichungen kein Problem mehr dar.

Flexible Bereitstellung

Automatisieren Sie Bereitstellung und Management von Clustern zur Datenverarbeitung mit den serverlosen Services von Spark, wie Databricks, Qubole und Google Dataproc.

Big Data Profiling

Dank des Data Profilings von Big Data können Sie die Daten verständlich nachvollziehen, Probleme mit der Datenqualität identifizieren und in Bezug auf Datenpipelines zusammenarbeiten.

Operational Insights

Stellen Sie Datenexperten eine zentrale Ansicht für Monitoring und Planung von Big-Data-Ressourcen zur Verfügung. Verbessern Sie Compliance und Performance Management.

Data Engineering in der Cloud

Informatica Data Lake Management on AWS

Nutzen Sie die Sicherheit und Skalierbarkeit des managed Hadoop Framework auf AWS EMR, um Big Data problemlos zu finden, vorzubereiten und zu verwalten, so dass Sie schnell geschäftlichen Mehrwert erzielen.

Informatica Data Lake Management on Microsoft Azure

Nutzen Sie die Flexibilität des managed Hadoop Framework auf Microsoft Azure HDInsight, um Big Data problemlos zu finden, vorzubereiten und zu verwalten, so dass Sie schnell geschäftlichen Mehrwert erzielen.

Intelligente Datenpipelines mit Databricks

Beschleunigen Sie Datenpipelines für KI und Analytics mit intelligenter Datenintegration und Dateneinspeisung von Informatica und Databricks.

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Informatica Operational Insights

Nutzen Sie Machine Learning, um Data Lakes über verschiedene Domänen und Standorte hinwegeffizient zu überwachen und zu verwalten.

 

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