Verwalten Sie Big Data Pipelines in der Cloud und On-Premise, um schneller wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
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.
Führen Sie Datenprozesse für eine höhere Performance, Skalierbarkeit und Nutzung aus, ohne dass spezielle Kenntnisse der zugrundeliegenden Technologien erforderlich sind, wie Spark und Hadoop.
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.
Automatisieren Sie die Bereitstellung und Verwaltung verteilter Ressourcen zur Datenverarbeitung mithilfe einer serverlosen Architektur in AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform.
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.
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.
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.
Nutzen Sie eine umfassende Bibliothek innovativer, vorgefertigter Datenumwandlungen einschließlich Umwandlungen für Python, um Data-Science-Projekte zu operationalisieren.
Nutzen Sie die intuitive, visuelle Oberfläche, um eine Umwandlungslogik für das Data Engineering zu erstellen, die der Erstellung von Datenpipelines dient.
Speisen Sie Daten aus Quellsystemen und Anwendungen mithilfe leistungsfähiger Konnektivität, Masseneinspeisung und dynamischer Mappings in Cloud- und Big-Data-Umgebungen ein.
Skalieren und stellen Sie Big Data Workloads automatisch in Cloud-Umgebungen bereit, wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform.
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.
Automatisieren Sie Bereitstellung und Management von Clustern zur Datenverarbeitung mit den serverlosen Services von Spark, wie Databricks, Qubole und Google Dataproc.
Dank des Data Profilings von Big Data können Sie die Daten verständlich nachvollziehen, Probleme mit der Datenqualität identifizieren und in Bezug auf Datenpipelines zusammenarbeiten.
Stellen Sie Datenexperten eine zentrale Ansicht für Monitoring und Planung von Big-Data-Ressourcen zur Verfügung. Verbessern Sie Compliance und Performance Management.
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.
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.
Beschleunigen Sie Datenpipelines für KI und Analytics mit intelligenter Datenintegration und Dateneinspeisung von Informatica und Databricks.
Nutzen Sie Machine Learning, um Data Lakes über verschiedene Domänen und Standorte hinwegeffizient zu überwachen und zu verwalten.
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Tinkoff Bank acquires and retains more customers at a lower cost with Informatica Big Data Management.