Data Engineering Integration
Eine schnelle, flexible Methode zum Aufbau und zur Verwaltung von Data Pipelines im großen Maßstab.
Übersicht
Verwalten Sie Big Data Engineering Pipelines in der Cloud und On-Premise, um schneller wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
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 Data Engineering 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 branchenweit umfassendste Lösung zum Data Engineering Ihnen dabei helfen kann, auf Big Data zuzugreifen, sie zu integrieren, zu bereinigen, zu katalogisieren und zu verwalten.
Datenintegration in Spark und Hadoop
Nutzen Sie eine umfassende Bibliothek innovativer, vorgefertigter Datenumwandlungen, einschließlich PythonTx, um Data-Science-Projekte und -Analysen zu operationalisieren.
Erweiterter Spark Support
Nutzen Sie Innovationen der neuesten Spark Engine, um das Data Management zu erweitern, beispielsweise durch Funktionen für Dateneinspeisung, Data Quality, Data Masking und Verarbeitung von Daten.
Visuelle Designoberfläche
Nutzen Sie eine benutzerfreundliche visuelle Schnittstelle, um schnell eine Datenumwandlungslogik für Ihre Data Engineering Pipelines zu erstellen.
KI-gestützte Pipeline-Empfehlungen
Steigern Sie die Produktivität von Dateningenieuren mit Empfehlungen für Data Pipelines und Kategorisierungen über Data Pipelines hinweg – alles auf Grundlage der Informatica CLAIRE™ Engine.
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 Engineering 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.
Erweiterte DataOps
Verbessern Sie die Zusammenarbeit mit DevOps durch die Bereitstellung von Data Engineering Jobs in einer CI/CD-Pipeline und die Verwendung von Informatica Operational Insights zur Überwachung von Big Data-Ressourcen.
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.
