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Data Engineering Integration

데이터 파이프라인을 규모에 맞게 구축하고 관리할 수 있는 빠르고 유연한 방법입니다.

개요

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주요 기능

업계에서 가장 포괄적인 데이터 엔지니어링 제품을 통해 빅 데이터에 액세스하고 이를 통합하고 정리하며 카탈로그로 분류하고 규모에 맞게 관리하는 방법에 대해 알아보십시오.

Spark 및 Hadoop에서 데이터 통합

데이터 과학 프로젝트 및 분석을 운영화하기 위한 PythonTx을 포함하여, 변환된 고급 사전 구축 데이터의 광범위한 라이브러리에 액세스할 수 있습니다.

고급 Spark 지원

최신 Spark 엔진의 혁신을 통해 데이터 수집, 데이터 품질, 데이터 마스킹, 규모에 맞는 데이터 처리를 포함한 고급 데이터 관리를 활용할 수 있습니다.

시각적 설계 인터페이스

사용하기 쉬운 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터 엔지니어링 파이프라인을 위한 데이터 변환 로직을 신속하게 구축하십시오.

AI 기반 파이프라인 권장 사항

Informatica CLAIRE™ 엔진 기반의 데이터 파이프라인 권장 사항과 교차 데이터 파이프라인 분류를 통해 데이터 엔지니어링 생산성을 향상시킵니다.

고속 대량 수집

고성능 연결, 대량 수집 및 동적 매핑을 사용하여 소스 시스템과 애플리케이션의 데이터를 클라우드 및 빅 데이터로 수집할 수 있습니다.

서버리스 배포

Amazon Web Services, Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform과 같은 클라우드 환경에서 빅 데이터 엔지니어링 워크로드를 자동으로 배포하고 규모를 조정합니다.

지능적인 데이터 파싱

Informatica Intelligent Structure Discovery를 사용하여 복잡한 멀티 정형 데이터, 계층 데이터 및 비정형 데이터를 자동으로 파싱할 수 있습니다. 스키마 드리프트를 쉽게 처리합니다.

유연한 구축

Databricks, Qubole 및 Google Dataproc와 같은 Spark 서버리스 서비스를 통해 데이터 처리 컴퓨팅 클러스터를 배포하고 관리하는 작업을 자동화합니다.

빅 데이터 프로파일링

빅 데이터를 프로파일링하여 데이터를 더 잘 이해하고, 데이터 품질 문제를 식별하며, 데이터 파이프라인에서 협업할 수 있습니다.

고급 DataOps

CI/CD 파이프라인에 데이터 엔지니어링 작업을 배포하고 Informatica Operational Insights를 통해 빅 데이터 리소스를 모니터링하여 DevOps와의 협업을 향상시킵니다.

클라우드에서의 데이터 엔지니어링

AWS 기반 Informatica Data Lake Management

AWS EMR의 관리형 Hadoop 프레임워크가 제공하는 보안 및 확장성으로 빅 데이터를 간편하게 검색, 준비, 관리하여 비즈니스 가치를 빠르게 창출합니다.

Microsoft Azure 기반 Informatica Data Lake Management

Microsoft Azure HDInsight의 관리형 Hadoop 프레임워크가 제공하는 유연성으로 빅 데이터를 간편하게 검색, 준비, 관리하여 비즈니스 가치를 빠르게 창출합니다.

Databricks의 지능형 데이터 파이프라인

Informatica 및 Databricks의 지능형 데이터 통합과 수집을 통해 AI 및 분석을 위한 데이터 파이프라인을 가속화합니다.

고객 성공 사례

AVIS BUDGET GROUP

Avis Budget Group은 Informatica와 제휴하여 실시간 데이터를 규모에 맞게 카탈로그화, 수집, 준비, 처리 및 관리함으로써 차량 렌탈 비즈니스를 최적화했습니다.

MD ANDERSON

Informatica Data Engineering은 과학 임상적 협업을 강화하기 위해 셀프서비스 분석을 촉진함으로써 MD Anderson이 의료의 미래를 변화시키는 것을 지원합니다.

MAERSK

세계 최대 컨테이너 선사가 어떻게 Informatica Data Engineering Integration을 활용하여 해운업에서 데이터 중심 혁신을 주도했는지 알아보십시오.