Gestione dei Big Data
Ingestion e integrazione dei dati più rapide, flessibili e ripetibili su Hadoop.
Panoramica
Ingestion e integrazione di più Big Data in modo rapido e semplice con il machine learning.
Accelerare la produttività degli sviluppatori
Un'interfaccia di sviluppo visiva con sviluppo parametrizzato per accelerare la produttività degli sviluppatori e garantire che le migliori innovazioni in termini di piattaforme open source possano essere adottate in modo flessibile senza sacrificare la riutilizzabilità o la flessibilità del codice. Trasformazioni e parser precostruiti garantiscono che i progetti possano essere realizzati rapidamente con funzionalità out-of-the-box.
Connessione a quasi tutte le fonti
Si possono avviare i progetti velocemente con oltre 200 connettori e parser pre-integrati per l'ingestion di quasi tutti i dati provenienti da database, applicazioni o Cloud.
Risultati più veloci
È possibile eseguire le elaborazioni dei dati per ottenere performance, scalabilità e utilizzo ottimali senza essere costretti a conoscere le tecnologie specializzate alla base delle piattaforme dei dati.
Ottimizzato per il cloud
Automatizzazione completa dell'implementazione e gestione delle risorse distribuite con un'architettura serverless.
Caratteristiche principali
L'unica soluzione di gestione di dati connessi del settore progettata per accedere, integrare, bonificare, padroneggiare, controllare e proteggere i Big Data.
Accesso universale ai dati
Accesso a qualsiasi tipo di dati, inclusi transazioni, applicazioni, database, file di registro, social data, dati dei computer e derivanti dai sensori.
Ingestion ed estrazione massiva ad alta velocità
Ingestion dei dati da sistemi sorgente, Hadoop e applicazioni target grazie alla connettività a elevate prestazioni, l'ingestion massiva e le mappature dinamiche.
Data integration su Hadoop e Spark
Accesso a una vasta libreria di trasformazioni avanzate di integrazione dei dati preconfigurate su Hadoop e Spark, incluse trasformazioni Python per l'operazionalizzazione del lavoro di data science.
Profilazione dei Dati su Hadoop
La profilazione dei dati su Hadoop permette di comprendere i dati, individuare eventuali problemi di data quality e collaborare sulle pipeline di dati.
Parsing di dati intelligenti su Hadoop
Parsing automatico di dati complessi, multistrutturati, gerarchici, non strutturati e standard di settore su Hadoop utilizzando Informatica Intelligent Structure Discovery basato su motore CLAIRE ™, la nostra tecnologia di intelligenza artificiale.
Ambiente di progettazione visivo
Basato sul framework open-source di Hadoop, mantiene tutta la logica di trasformazione senza la necessità di uno sviluppo specializzato.
Implementazione serverless flessibile
Disponi e gestisci le risorse distribuite automaticamente sia on-premise che off-premise su Amazon Web Services Elastic MapReduce e Microsoft Azure HDInsight.
Big Data Management - Supporto per il Cloud pubblico
Gestione dei Big Data su AWS
Sfruttamento della protezione e della scalabilità del framework Hadoop gestito di Amazon Web Services EMR per trovare, preparare, gestire e proteggere con facilità i Big Data e aumentare il valore aziendale rapidamente.
Gestione dei Big Data su Microsoft Azure
Sfruttamento della flessibilità e della completezza del framework Hadoop gestito di Microsoft Azure HDInsight per trovare, preparare, gestire e proteggere con facilità i Big Data e aumentare il valore aziendale rapidamente.
Storie di successo dei clienti
UPMC
UPMC used a collection of Informatica products to improve research outcomes in the quest to cure various diseases
Tinkoff Bank
Tinkoff Bank acquires and retains more customers at a lower cost with Informatica Big Data Management.