Data Engineering Integration
Un moyen rapide et flexible de créer et de gérer des pipelines de données à grande échelle.
Présentation
Gérez intelligemment les pipelines de Big Data Engineering dans le cloud et sur site pour obtenir des informations plus rapidement.
Accélérez le traitement des pipelines de données
Exécutez des processus relatifs aux données pour améliorer les performances, l'évolutivité et l'utilisation sans connaissance particulière des technologies associées telles que Spark and Hadoop.
Intégration de données précieuses
Simplifiez et accélérez l'intégration du Data Engineering avec Mass Ingestion et des connecteurs vers des centaines de sources de données telles que les bases de données, les applications ou le Cloud.
Pipelines de données Cloud sans serveur
Automatisez le déploiement et la gestion des ressources de traitement des données distribuées grâce à une architecture sans serveur sur les plates-formes Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud.
Principales fonctionnalités
Découvrez comment le produit de Data Engineering le plus sophistiqué du secteur vous permet d'accéder au Big Data, de l'intégrer, de le nettoyer, de le cataloguer et de le gouverner à grande échelle.
Intégration de données sur Spark et Hadoop
Accédez à une vaste bibliothèque de transformations avancées de données préconstruites, notamment PythonTx, pour rendre opérationnels les projets de science des données et les analyses.
Prise en charge avancée de Spark
Tirez parti des innovations du tout dernier moteur Spark et bénéficiez de gestion de données avancée, notamment pour l'ingestion, la qualité, le masking et le traitement à grande échelle des données.
Interface de conception visuelle
Utilisez l'interface visuelle simple et claire pour créer rapidement une logique de transformation des données pour vos pipelines Data Engineering.
Recommandations de pipelines basés sur l'IA
Améliorez la productivité des Data Engineers grâce à des recommandations de pipelines de données et à la catégorisation croisée des pipelines de données, toutes deux alimentées par le moteur CLAIRE™ d'Informatica.
Ingestion massive à grande vitesse
Ingérez des données issues de différents systèmes et applications sources dans le Cloud et le Big Data au moyen d'une connexion hautes performances, d'une ingestion massive et de mappings dynamiques.
Déploiement sans serveur
Mettez à l'échelle et déployez automatiquement des charges de travail de Big Data Engineering dans des environnements Cloud comme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, et Google Cloud Platform.
Analyse intelligente des données
Analysez automatiquement des données multi-structurées, hiérarchisées et non structurées grâce à Informatica Intelligent Structure Discovery. Gérez facilement les modifications de schéma.
Déploiement flexible
Automatisez le déploiement et la gestion des clusters de traitement de données avec les services Spark sans serveur tels que Databricks, Qubole et Google Dataproc.
Profilage du Big Data
Profilez le Big Data pour une meilleure compréhension des données, la détection des problèmes de qualité et la création de pipelines de données.
DataOps avancé
Améliorez la collaboration avec DevOps en déployant des tâches de Data Engineering dans un pipeline CI/CD et en utilisant Operational Insights d'Informatica pour surveiller les ressources Big Data.
Data Engineering dans le Cloud
Informatica Data Lake Management sur AWS
Profitez du niveau de sécurité et de l'évolutivité de la structure Hadoop gérée d'AWS EMR pour chercher, préparer et gouverner le Big Data en toute simplicité afin de générer de la valeur métier en peu de temps.
Informatica Data Lake Management sur Microsoft Azure
Exploitez le niveau de flexibilité de la structure Hadoop gérée de Microsoft Azure HDInsight pour chercher, préparer et gouverner les Big Data en toute simplicité afin de générer de la valeur métier en peu de temps.
Pipelines de données intelligents avec Databricks
Dynamisez les pipelines de données pour les projets d'IA et d'analyse grâce à l'intégration et à l'acquisition intelligentes de données d'Informatica et de Databricks.
