Big Data Parser
Aumenta la produttività con parser precostruiti su Hadoop per standard del settore e formati di file complessi.
Sviluppo semplificato
La trasformazione basata su esempi di Informatica Big Data Parser aumenta notevolmente la produttività. Gli utenti visualizzano un campione di dati nel formato originale e di testo, permettendo lo sviluppo continuo di parser e data handler, oltre a fornire un feedback immediato senza dover compilare e implementare.
Accelerazione dell'implementazione
Informatica Big Data Parser aumenta fino a cinque volte la velocità di sviluppo su Hadoop rispetto alla scrittura manuale del codice, grazie a parser precostruiti per molti standard del settore (ad esempio FIX, SWIFT, NACHA, SEPA, ACORD, HIPAA, HL7, EDI, ASN.1). Il motore di Big Data Parser è accessibile agli sviluppatori Hadoop con una semplice chiamata e abilita il parsing di qualsiasi formato di dati in Hadoop.
Consegna rapida dei dati
Informatica Big Data Parser offre un ambiente di sviluppo visivo per il parsing di formati strutturati e semistrutturati e la loro rapida trasformazione in un formato utilizzabile, canonico e flat. Con Big Data Parser, gli sviluppatori Hadoop possono utilizzare un unico motore di trasformazione invece di svariati data handler codificati, al fine di sviluppare un unico programma indipendente dalla variazione dei dati.
Funzionalità principali
Analisi di dati multistrutturati e standard su Hadoop, compresi standard del settore, documenti, file di registro e formati di file complessi.
Accesso e parsing di dati complessi
Parsing di una vasta gamma di standard di settore, documenti, file di registro e formati di file complessi in Hadoop
Ambiente di sviluppo visivo
Big Data Parser Studio consente di utilizzare parser integrati o creare parser personalizzati per poi testare le trasformazioni di parsing su dati campione
Supporta diversi standard di settore
Supporta diversi standard di settore (ad esempio FIX, SWIFT, NACHA, SEPA, ACORD, HIPAA, HL7, EDI, ASN.1)
Estrazione di documenti binari su Hadoop
Estrazione di dati da documenti binari come ad esempio Microsoft Office e Adobe PDF su Hadoop
Elaborazione di strutture gerarchiche su Hadoop
Elaborazione di strutture dati gerarchiche di tipo Deep come ad esempio i formati XML e JSON su Hadoop
Parsing di file di registro su Hadoop
Parsing ed estrazione di dati su diversi file di registro (Web, call-detail record, mainframe e proprietari) su Hadoop
Scalabilità elastica
Trasformazioni di process parsing indipendentemente dal formato e dalle dimensioni dei dati, che scalano in base alla topologia del cluster Hadoop
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.
