Informatica Data Engineering Quality

役割に応じた、拡張可能なデータ品質環境で、目的に合ったビッグデータを提供。

概要

Spark／Hadoop、クラウド、オンプレミスの各環境にあるすべてのビッグデータを管理して、その信頼性と関連性を確保。

すぐに使い始められるテンプレートを用いて、データ異常を迅速に検出して解決できます。これにより、多様な大規模データセットを使用する際、誤った情報に基づいて業務上の意思決定を行うリスクを軽減できます。

データレイクに流入する社内外のデータソースの信頼性を強化できます。すぐに使い始められるテンプレートを用いて、データの探索とプロファイリングを迅速に行い、データの構造とコンテキストを把握できます。

コーディング不要の視覚的な開発環境により、インサイトの生成を高速化。手作業でのコーディングに比べて、開発者の生産性が最大5倍向上します。

アドレスの検証など、あらかじめ組み込まれた広範なデータ品質ルールセットを使って、あらゆるデータ（ビッグデータとスモールデータ）のクレンジング、標準化、エンリッチ化を実施。

あらかじめ組み込まれたデータ品質ルールを使用して、ビッグデータの品質を簡単に向上。

データの特性を把握し、さまざまなデータオブジェクト間の関係を特定。

関連性と正確性に優れた、クリーンかつ正当なデータを使用して、機械学習モデルを運用化できます。

データの標準化、検証、エンリッチ化、重複排除、連結により、高品質の情報を提供。

業務担当者に権限を与え、IT部門と業務部門の関係者間でのコラボレーションを促進。

AI主導のインサイトにより、特に重要なタスクを自動化し、データディスカバリを整流化することで、生産性と有効性を高めることができます。