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Data Engineering Integration

データパイプラインの大規模な構築および管理のための迅速かつ柔軟な方法。

概要

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主な機能

業界で最も包括的なデータエンジニアリング製品を使用して、ビッグデータの大規模なアクセス、統合、クレンジング、カタログ化、管理の方法をご覧ください。

SparkとHadoopでのデータ統合

あらかじめ組み込まれた高度なデータ変換(データサイエンスプロジェクトおよびアナリティクスを運用化するためのPythonTxなど)に関する広範なライブラリにアクセスできます。

高度なSparkサポート

最新のSparkエンジンに搭載されたイノベーションを活用して、大規模なデータ取り込み、データ品質、データマスキング、データ処理など、高度なデータ管理を実行できます。

視覚的な設計インターフェイス

使いやすいビジュアルインターフェイスで、データエンジニアリングパイプラインのデータ変換ロジックを速やかに構築します。

AIを活用したパイプラインの提案

Informatica CLAIRE™エンジンを活用したデータパイプラインの提案とクロスデータパイプラインの分類により、データエンジニアの生産性を高めます。

高速大量取り込み

高パフォーマンスの接続、大量取り込み、動的マッピングを用いて、ソースシステムやアプリケーションからクラウドやビッグデータにデータを取り込みます。

サーバーレス実装

Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platformなどのクラウド環境にビッグデータエンジニアリングワークロードを自動的に拡張および実装できます。

インテリジェントなデータ解析

Informatica Intelligent Structure Discoveryで複雑な多構造化/階層化/非構造化データを自動的に解析します。スキーマの誤差にも容易に対処できます。

柔軟な実装

Databricks、Qubole、Google DataprocなどのSpark Serverlessサービスにより、データ処理コンピューティングクラスターの実装と管理を自動化できます。

ビッグデータプロファイリング

ビッグデータをプロファイルして把握し、データ品質の問題を特定し、データパイプラインでコラボレーションを実施します。

高度なDataOps

CI/CDパイプラインにデータエンジニアリングジョブを展開し、Informatica Operational Insightsを使用してビッグデータリソースを監視することにより、DevOpsとのコラボレーションを強化します。

クラウドでのデータエンジニアリング

Informatica Data Lake Management on AWS

AWS EMRの管理されたHadoopフレームワークのセキュリティと拡張性を活用して、ビッグデータを簡単に検索、準備、管理し、業務上の価値を迅速に獲得できます。

Informatica Data Lake Management on Microsoft Azure

Microsoft Azure HDInsightの管理されたHadoopフレームワークの柔軟性を活用して、ビッグデータを簡単に検索、準備、管理し、業務上の価値を迅速に獲得できます。

Databricksを活用したインテリジェントなデータパイプライン

インフォマティカとDatabricksのインテリジェントなデータ統合およびデータ取り込みにより、AIおよびアナリティクス用のデータパイプラインを促進できます。

成功事例

エイビス・バジェット・グループ社

エイビス・バジェット・グループ社は、インフォマティカと提携し、リアルタイムデータの大規模なカタログ化、取り込み、準備、処理、および管理により、レンタカー事業を最適化しました。

MDアンダーソン

MDアンダーソンは、Informatica Data Engineeringを活用して、セルフサービス式アナリティクスを促進し、科学分野と臨床分野の連携を強化することにより、医学の将来を変革します。