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Enterprise Data Catalog

조직 전체에서 데이터 자산을 검색하고 목록화할 수 있습니다.

개요

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주요 기능

모든 데이터 자산의 연결 및 카탈로그화

자동 스캐닝으로 기업 내, 클라우드, 빅 데이터 및 BI 플랫폼 전반에 걸쳐, 그리고 정형 및 비정형 데이터 유형 전반에 걸쳐 자산을 검색하고 카탈로그를 작성합니다.

비즈니스 용어를 기술 자산에 연결

비즈니스 용어의 AI 기반 자동 연결을 통해 비즈니스 용어를 기술 데이터 자산에 수동으로 연결하는 비효율성을 제거합니다.

엔터프라이즈 규모

빅 데이터 규모에서도, 심지어 방화벽 안쪽에서도 메타데이터를 스캔하고 색인화하며 자세한 계보를 검색, 프로파일링 및 계산합니다.

AI 지원 협업

인적 전문 지식, 평가 및 리뷰 같은 사회적 큐레이션과 AI 중심 통찰력을 결합하여 데이터 큐레이션을 자동화하고 사용자 경험을 향상합니다.

엔드 투 엔드 데이터 계보

컬럼/지표 수준 계보 및 상세한 영향 분석 등 데이터 이동에 관한 완전한 추적 정보를 얻습니다.

공개 API

메타데이터 API를 활용하여 사용자 환경에 쉽게 통합하고 어디서나 카탈로그 콘텐츠를 사용합니다.

데이터 관계 및 권장 사항

연결된 표, 뷰, 도메인, 보고서를 신속히 파악합니다. 컬럼 유사성 및 추론 도메인을 기반으로 한 인텔리전트 데이터 권장 사항을 참조하십시오.

Tableau 확장

기본 Tableau 사용자 인터페이스 내에 있는 계보, 인증, 동료 리뷰 및 지능형 메타데이터를 기준으로 상황에 맞는 데이터를 검색하고 이해합니다.

Enterprise Data Catalog 공용 클라우드 지원

Amazon Web Services의 Enterprise Data Catalog

AWS(Amazon Web Services)에 Enterprise Data Catalog를 호스팅하면 동일한 기업 내 환경에서 클라우드의 이점을 누릴 수 있습니다.

Microsoft Azure의 Enterprise Data Catalog

Microsoft Azure에 Enterprise Data Catalog를 호스팅하여 데이터 자산을 완벽히 파악하고 클라우드에서 기업 내 환경을 이용할 수 있습니다.

고객 성공 사례

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RAILINC

Railinc의 패스트트랙 철도 운영에 셀프서비스 데이터를 사용합니다.

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AIA SINGAPORE

AIA Singapore는 데이터 전달을 자동화하고 고객 상호 작용을 개인 맞춤화합니다.

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MATTEL

다국적 장난감 제조 회사인 Mattel은 인텔리전트 데이터 카탈로그를 활용하여 데이터 기반 변혁을 진행합니다.

데이터를 최대한 활용하기

Enterprise Data Catalog는 강력하고 유연한 기반을 구축하여 데이터 중심 변혁 이니셔티브를 추진할 수 있도록 지원합니다.
다음은 몇 가지 사례입니다.

데이터 품질 향상

Enterprise Data Catalog는 기업 내에서 중요하고 신뢰할 수 있는 데이터의 위치를​ 검색하는 데 도움이 됩니다. 의미, 사용 및 비즈니스 컨텍스트에 대한 명확한 정보를 얻을 수 있으므로 데이터 품질 규칙을 적용하기 전에 데이터에 대한 심층적인 이해에 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 계보 및 영향 분석 기능은 변경을 관리하고 오류를 줄이기 위해 필요한 가시성과 제어 기능을 제공합니다.

클라우드를 위한 카탈로그화

모든 클라우드 마이그레이션 과정을 위해서는 데이터 환경, 즉 데이터 종류, 데이터 소스 및 데이터가 미치는 영향에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. Enterprise Data Catalog는 포괄적인 데이터 가시성을 제공하고 클라우드 이니셔티브가 발전함에 따라 중단을 최소화하는 클라우드 마이그레이션에 대한 전략적 접근 방식의 일환으로 이 뷰를 제공합니다.

데이터 통합​노력 지원

Enterprise Data Catalog는 비즈니스 컨텍스트와 함께 데이터 가시성을 제공하여 비즈니스-IT 협업을 촉진하고, 민첩한 프로토타이핑 및 데이터 통합 파이프라인 개발을 용이하게 합니다. 계보, 데이터 흐름 및 영향 분석의 그래픽 뷰를 통해 비즈니스 사용자는 데이터를 쉽게 검색하고 더 잘 이해할 수 있습니다.

마스터 데이터 식별 및 분류

Enterprise Data Catalog는 마스터 데이터를 제공하는 소스의 우선순위 지정을 포함하여 고객, 제품, 공급업체, 직원 등에 대한 마스터 데이터를 식별하고 분류하는 데 도움이 됩니다. 메타데이터 기반 프로파일링은 데이터의 정확성과 완전성에 대한 통찰력을 제공하므로 MDM 이니셔티브를 보다 쉽게 계획하고 셀프서비스를 지원할 수 있습니다.

분석 성능 최대한 활용

차세대 분석 요구 사항에 셀프서비스 기능 또는 클라우드 데이터 레이크가 포함되는지와는 관계없이 사용자는 데이터를 검색한 후 준비해야 합니다. Informatica에는 사용자에게 필요한 것이 있습니다. Informatica Big Data Management로 데이터를 수집, 통합 및 보강하고, Enterprise Data Catalog로 데이터를 찾고 검색하고 분류한 다음, Enterprise Data Preparation으로 데이터를 준비할 수 있습니다.

규모에 맞게 데이터 거버넌스 강화

성공적인 데이터 거버넌스는 데이터의 종류, 위치, 소스, 품질 및 사용 방법을 파악하는 데 달려 있습니다. Enterprise Data Catalog 및 AI 기반 통찰력은 데이터 검색 및 카탈로그화 프로세스를 자동화하여 계속해서 증가하는 데이터의 양을 따라잡는 데 도움이 됩니다. 데이터 거버넌스에 대해 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 필요가 있는 중요한 비즈니스 컨텍스트와 함께 데이터의 위치에 상관없이 모든 데이터에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.

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