Data Engineering Integration
Skalierbare Datenintegration und Dateneinspeisung: schnell, flexibel und wiederholt nutzbar.
Übersicht
Verwalten Sie Big Data Pipelines in der Cloud und On-Premise, um schneller wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Steigern Sie die Produktivität
Steigern Sie die Produktivität von Data Engineering mit einer benutzerfreundlichen, visuellen Oberfläche, die im Vergleich zur manuellen Programmierung eine bis fünf Mal höhere Leistung ermöglicht und die Umsetzung der besten Open-Source-Innovationen unterstützt.
Beschleunigen Sie die Verarbeitung in Datenpipelines
Führen Sie Datenprozesse für eine höhere Performance, Skalierbarkeit und Nutzung aus, ohne dass spezielle Kenntnisse der zugrundeliegenden Technologien erforderlich sind, wie Spark und Hadoop.
Umfassende Datenintegration
Vereinfachen und beschleunigen Sie die Integration von Big Data mit Funktionen zur Masseneinspeisung und Konnektoren für Hunderte von Datenquellen, wie Datenbanken, Anwendungen oder die Cloud.
Serverlose Cloud Data Pipelines
Automatisieren Sie die Bereitstellung und Verwaltung verteilter Ressourcen zur Datenverarbeitung mithilfe einer serverlosen Architektur in AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform.
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.
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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Customer Success Stories
M.D. Anderson Cancer Center
Informatica empowered scientific and clinical collaboration at this renowned cancer center by turning data into knowledge and facilitating self-service business intelligence
Tinkoff Bank
Tinkoff Bank acquires and retains more customers at a lower cost with Informatica Big Data Management.