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インフォマティカとDatabricksで
AI/アナリティクス用のデータパイプラインを迅速に構築

アナリティクス/機械学習向けのデータの取得と準備を簡素化して、
データからより多くの価値をより迅速に引き出す。

 

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インテリジェントなデータの取り込み

Informatica Cloud Data Integrationを使用すれば、複数のハイブリッドソースに分散している大量のデータをDatabricks Delta Lakeへインテリジェントに取り込むことができます。このDelta Lakeにより、優れた信頼性とパフォーマンスを自動的に確保できます。

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次世代のデータ統合

広範囲にわたるデータのための大容量データパイプラインを簡単に作成できます。Informatica Big Data Managementで作成したドラッグアンドドロップ式のパイプラインをDatabricksにプッシュダウンして、最適化されているApache Spark環境で処理できます。

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データディスカバリとデータリネージ

適正なデータセットを提供することで、データサイエンティストはより正確なモデルを構築して、AIモデルの作成に使用するデータのリネージを検証し、アナリティクスに活用できます。また、エンドツーエンドのリネージにより、EU一般データ保護規則(GDPR)など各種規制へのコンプライアンスも確保できます。

「Databricksとインフォマティカのシームレスな統合によって、データエンジニアは適正なデータセットを簡単に特定して、複数のソースから大量のデータをDelta Lakesに取り込むことができます。これにより、両社のお客様は、Databricksの信頼性とパフォーマンスを広範囲に活用しながら、アナリティクスと機械学習用にデータを準備できるだけでなく、インテリジェントなガバナンスでデータをエンドツーエンドに検索、追跡、監査できます」

— Databricks社 共同創業者兼CEO、アリ・ゴッシ(Ali Ghodsi)氏

アナリティクス/機械学習イニシアチブの成功には、信頼できるデータパイプラインが不可欠

インテリジェントなデータパイプラインの構築を促進する両社のパートナーシップについて、『Informatica World 2019』におけるインフォマティカCEOのアニル・チャクラヴァーシー(Anil Chakravarthy)とDatabricks社CEOのアリ・ゴッシ(Ali Ghodsi)氏のディスカッションの模様をご覧ください(英語、6分31秒)。

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