Big Data Management
Dateneinspielung und -integration auf Hadoop: schnell, flexibel und wiederholt nutzbar.
Übersicht
Integrieren und spielen Sie größere Mengen an Big Data mithilfe von Machine Learning schneller und einfacher ein.
Verbesserte Entwicklerproduktivität
Mithilfe einer grafischen Benutzeroberfläche mit parametrisierter Entwicklung steigern Sie die Produktivität von Entwicklern. So lassen sich die besten Open-Source-Plattform-Innovationen flexibel umsetzen – ganz ohne Abstriche bei der Wiederverwendung oder Wartung von Code. Dank vorgefertigter Umwandlungen und Parser können Projekte mithilfe sofort einsetzbarer Funktionen rasch durchgeführt werden.
Steigern Sie die Performance
Führen Sie Datenprozesse für eine höhere Performance, Skalierbarkeit und Nutzung aus, ohne erforderliche Kenntnisse der speziellen Technologien für Datenplattformen.
Beschleunigen Sie die Datenintegration
Vereinfachen und beschleunigen Sie die Integration von Big Data mit Funktionen zur Masseneinspielung und Konnektoren für Hunderte von Datenquellen, wie Datenbanken, Apps oder die Cloud.
Beschleunigte Bereitstellung
Automatisieren Sie Bereitstellung und Verwaltung verteilter Ressourcen mit einer serverfreien Architektur
Die wichtigsten Features
Die branchenweit erste verknüpfte Data-Management-Lösung, die für den Zugriff auf und die Integration, Bereinigung, Verwaltung, Steuerung und Sicherung von Big Data ausgelegt ist.
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.
Ultraschnelle Masseneinspielung und Extraktion
Nehmen Sie Daten aus Quellsystemen, Hadoop und Zielanwendungen mithilfe leistungsfähiger Konnektivität, Masseneinspielung und dynamischer Mappings auf.
Datenintegration in Hadoop und Spark
Sie erhalten Zugriff auf eine umfassende Library erweiterter, vorgefertigter Transformationen zur Datenintegration auf Hadoop und Spark, darunter auch eingebettete Python-Transformationen für die Operationalisierung von Datenanalysen.
Data Profiling in Hadoop
Dank des Data Profilings in Hadoop können Sie die Daten verständlich nachvollziehen, Probleme mit der Datenqualität identifizieren und in Bezug auf Datenpipelines zusammenarbeiten.
Intelligentes Daten-Parsing auf Hadoop
Parsen Sie komplexe, hierarchische, unstrukturierte und standardisierte Daten mit verschiedenen Strukturen auf Hadoop mithilfe von Informatica Intelligent Structure Discovery automatisch. Diese Lösung basiert auf der CLAIRE™ Engine, der AI-Technologie von Informatica.
Visuelle Designumgebung
Basiert auf dem Open-Source-Framework von Hadoop und behält die gesamte Transformationslogik ohne spezielle Entwicklung bei.
Flexible, serverfreie Bereitstellung
Verwalten und stellen Sie verteilte Ressourcen automatisch in On-Premise- und Off-Premise-Umgebungen auf Amazon Web Services Elastic MapReduce und Microsoft Azure HDInsight bereit.
Big Data Management Public Cloud Support
Big Data Management für AWS
Nutzen Sie die Sicherheit und Skalierbarkeit des managed Hadoop Framework auf Amazon Web Services EMR, um Big Data schnell zu finden, vorzubereiten, zu verwalten und zu schützen, so dass Sie schnell geschäftlichen Mehrwert erzielen.
Big Data Management auf Microsoft Azure
Nutzen Sie Flexibilität und Umfang des managed Hadoop Framework auf Microsoft Azure HDInsight, um Big Data schnell zu finden, vorzubereiten, zu verwalten und zu schützen, so dass Sie schnell einen geschäftlichen Mehrwert erzielen.
Informatica Operational Insights
Nutzen Sie Machine Learning, um Big Data Management über verschiedene Domänen und Standorte hinwegeffizient zu überwachen und zu verwalten.
Sign up now
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.