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Data Engineering Integration

빠르고 유연하며 반복 가능한 빅 데이터 통합과 규모에 맞춘 수집이 가능합니다.

개요

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주요 기능

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

범용 데이터 액세스

트랜잭션, 애플리케이션, 데이터베이스, 로그 파일, 소셜, 기기 및 센서 데이터를 포함한 모든 유형의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

고급 Spark 지원

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

Spark 및 Hadoop에서 데이터 통합

데이터 과학 프로젝트를 운영화하기 위한 Python 변환을 포함하여, 변환된 고급 사전 구축 데이터의 광범위한 라이브러리에 액세스할 수 있습니다.

시각적 설계 인터페이스

직관적인 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터 파이프라인 생성에 사용되는 데이터 엔지니어링 변환 논리를 구축합니다.

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 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.

운영에 대한 통찰력

DataOps에 단일 뷰를 제공하여 빅 데이터 리소스를 모니터링하고 계획합니다. 규제 준수 및 성과 관리를 더욱 개선할 수 있습니다.

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.

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Informatica Operational Insights

머신 러닝을 활용하여 데이터 레이크를 여러 도메인과 위치에 배포하는 작업을 효율적으로 모니터링하고 관리합니다.

 

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