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大数据管理

大数据管理

在 Hadoop 上实现更快速、更灵活且可重复性更高的数据摄取和集成。

概述

通过机器学习快速、轻松地摄取和集成更多大数据。

从更多的数据源集成数据

通过专门构建的开箱即用连接器，连接数百个数据源和批量摄取源，从而简化和加快大数据集成。

提高开发人员的工作效率

可视开发界面具有参数化开发功能，可提高开发人员的工作效率，并在确保代码重用性和可维护性的前提下，灵活采用最佳的开源平台创新方法。预置转换和解析器可确保通过现有可用的功能快速交付项目。

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连接至近乎所有数据源

利用 200 多种预置连接器和解析器快速启动项目，并可从数据库、应用程序或云中导入近乎任何数据。

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更快地实现业务成果

无需掌握任何底层专用数据平台技术，通过执行数据流程即可获得极致性能、可扩展性和利用率。

为云优化

采用无服务器体系结构，实现分布式资源部署和管理的完全自动化。

主要功能

业界唯一一款互联互通的数据管理解决方案，其构建用于访问、集成、清洁、治理和保护大数据。

统一数据访问

访问所有类型的数据，包括交易、应用系统、数据库、日志文件、社交媒体、计算机以及传感器数据。

高速批量摄取和提取

使用高性能连接、批量摄取和动态映射，从源系统、Hadoop 和目标应用摄取数据。

Hadoop 和 Spark 上的数据集成

访问 Hadoop 和 Spark 上内容丰富的高级预建数据集成转换库，包括用于开展数据科学工作的嵌入式 Python 转换。

基于Hadoop的数据剖析

在 Hadoop 上剖析数据，以便了解数据、识别数据质量问题并在数据管道中进行协作。

Hadoop 上的智能数据解析

使用我们基于人工智能技术（即 CLAIRE ™ 引擎）的 Informatica Intelligent Structure Discovery，可在 Hadoop 上自动解析复杂的多结构化、阶层式、非结构化以及行业标准化数据。

可视设计环境

以开源 Hadoop 框架为基础构建，并将所有转换逻辑保留，无需专业开发。

灵活的无服务器部署

本地和云端 Amazon Web Services Elastic MapReduce 和 Microsoft Azure HDInsight 上自动部署和管理分布式资源。