Stratégies de réplication, de traitement par lots et de streaming de données pour stimuler l'analytique et l'IA
Selon une enquête menée auprès des leaders de données, 55 % d'entre eux font état de plus de 1 000 sources de données au sein de leur entreprise. Le Data Engineering est donc devenu essentiel pour gérer correctement de grands volumes de données et en extraire de la valeur.
Pour répondre à la demande croissante, le Data Engineering est passé d'un codage manuel intensif à une approche basée sur une interface graphique no code/low code, automatisée, conviviale et optimisée par l'IA.
Téléchargez notre livre blanc, « 6 bonnes pratiques de réplication, de traitement par lots et de streaming de données pour stimuler l'analytique et l'IA », pour y découvrir :
- Les défis et solutions en matière de Data Engineering
- Des cas d'usage concrets, notamment la manière dont une société a amélioré la productivité des développeurs de 80 % grâce à des données en temps réel
- Comment Informatica aide les Data Engineers à créer des pipelines de données autonomes, robustes et améliorés par l'IA
