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Enterprise Data Catalog

企業データ資産の探索とインベントリ。

概要

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主な機能

データ資産の結び付けとカタログ化

オンプレミス、クラウド、ビッグデータ、BIプラットフォーム、および構造化/非構造化データタイプの資産を自動的にスキャンして、探索およびカタログ化します。

ビジネス用語を技術資産に関連付け

AIを活用して、ビジネスグロッサリ用語を技術データ資産に自動的に関連付けます。手作業で行う必要はありません。

エンタープライズ規模

メタデータのスキャンとインデックス化、探索とプロファイリング、詳細なリネージの算出など、すべてをビッグデータ規模で、しかもファイアウォール内で実行できます。

AIを活用したコラボレーション

人間の専門知識、ソーシャルキュレーション(評価やレビューなど)、およびAI主導のインサイトを組み合わせることで、データのキュレーションを自動化して、ユーザーエクスペリエンスを改善します。

エンドツーエンドのデータリネージ

列/指標レベルのリネージおよび詳細な影響分析により、データの動きを完全に追跡できます。

オープンAPI

メタデータAPIを活用して、既存の環境に簡単に統合し、カタログのコンテンツをあらゆる場所で使用できます。

データの関係と提案

関連するテーブルやビュー、ドメイン、レポートを迅速に特定し、列の類似やドメインの推論に基づいてインテリジェントにデータを提案します。

Tableau拡張機能

リネージ、認定、ピアレビュー、インテリジェントメタデータに基づいて処理内容に応じたデータを探索および把握できます。すべて、ネイティブのTableauユーザーインターフェイスから可能です。

Enterprise Data Catalogパブリッククラウドのサポート

Enterprise Data Catalog on Amazon Web Services

Enterprise Data CatalogをAmazon Web Services(AWS)でホスティングすることで、クラウドを活用しながらオンプレミスと同等のエクスペリエンスを獲得できます。

Enterprise Data Catalog on Microsoft Azure

Enterprise Data CatalogをMicrosoft Azureでホスティングすることで、データ資産を完全に可視化して、クラウドを活用しながらオンプレミスと同等のエクスペリエンスを実現します。

成功事例

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RAILINC社

Railinc社、セルフサービス方式のデータを利用して高速鉄道を運行。

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マテル社

玩具を取り扱う多国籍企業のマテル社、インテリジェントデータカタログを活用して、データ主導の変革を推進。

データの価値を最大限に引き出す

Enterprise Data Catalogにより、強力で柔軟な基盤を構築し、データ主導のトランスフォーメーションイニシアチブを推進できます。
イニシアチブの例をいくつか紹介します。

データ品質の強化

Enterprise Data Catalogにより、信頼できる重要な社内データを探索できます。データの意味、使用状況、ビジネスコンテキストを明確に把握できるため、データに対する理解を深めた上でデータ品質ルールを適用することが可能です。データリネージと影響分析機能により、変更管理とエラー減少に必要な可視性とコントロールを獲得できます。

クラウド移行のためのカタログ化

クラウド移行を実行するには、保有データとそのソースや影響など、データ環境を詳細に把握する必要があります。Enterprise Data Catalogを導入すれば、そうした詳細を把握したうえでクラウド移行を戦略的に進めることが可能です。データを包括的に可視化して、中断を最小限に抑えながらクラウドイニシアチブを推進できるのです。

データ統合作業のサポート

Enterprise Data Catalogにより、データとそのビジネスコンテキストを可視化できます。その結果、業務部門とIT部門のコラボレーションを促進して、データ統合パイプラインのプロトタイプ作成と開発を迅速に実行できます。リネージ、データフロー、影響分析が可視化されるため、業務担当者は簡単にデータを探索および把握することが可能です。

マスターデータの特定と分類

Enterprise Data Catalogにより、顧客、製品、サプライヤー、従業員などに関するマスターデータを特定および分類して、マスターデータのソースの優先順位を設定できます。メタデータベースのプロファイリングにより、データの正確性と完全性を把握できるため、簡単にMDMイニシアチブを計画して、セルフサービスをサポートすることが可能です。

アナリティクスの強化

セルフサービス機能やクラウドデータレイクを活用して次世代アナリティクスを実行する場合、データの探索と準備が必要です。インフォマティカはそのための機能をすべて提供しています。Informatica Big Data Managementでデータの取り込み、統合、エンリッチ化を行い、Enterprise Data Catalogで検索、探索、分類し、Enterprise Data Preparationで準備できます。

拡張可能なデータガバナンス

データガバナンスを成功させるには、保有データとその保存場所、ソース、品質、使用状況を把握する必要があります。AI主導のインサイトを提供するEnterprise Data Catalogを使用すれば、データの探索とカタログ化を自動化できるため、増え続けるデータ量に対応することが可能です。保存場所を問わず、すべてのデータとその重要なビジネスコンテキストを可視化できるため、十分な情報に基づいてデータガバナンス上の意思決定を下せます。

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