How JLL Manages & Optimizes
Multiple Integration Environments
to Reduce Costs
개요
머신 러닝 기반 데이터 카탈로그를 통해 클라우드, 기업 내 및 빅 데이터 간 데이터 자산을 분류 및 구성할 수 있습니다. 엔터프라이즈 전체적으로 가치는 극대화되고 데이터를 재사용할 수 있습니다.
비즈니스 컨텍스트
데이터 자산 및 데이터 거버넌스를 효과적으로 활용하려면 멀티 페르소나 협업이 필요합니다. Informatica는 비즈니스 분류를 생성하고 이를 주석으로 기술적인 데이터 자산과 연결하는 기능을 제공합니다. 이렇게 하면 데이터 자산의 검색 가능성과 가시성이 크게 향상됩니다.
최대 탐색 효과
비즈니스 분석가 및 데이터 관리자가 항상 찾고 있는 대상을 정확하게 알고 있는 것은 아닙니다. Google과 같이 간단한 검색 기능을 제공하는 Informatica의 향상된 키워드 검색, 자동 완성 및 검색 측면(데이터 중복, 컬럼 유사성 및 추론 도메인을 기반으로 함)은 사용자가 찾고 있는 대상을 정확하게 파악하지 않은 상태에서도 고유한 단어를 사용하여 올바른 데이터를 찾을 수 있게 해 줍니다.
규정 준수 위험 감소
효과적인 데이터 거버넌스를 위해서는 데이터 자체를 파악하는 것과 함께 데이터 주변에서 어떠한 일이 발생하고 있는지 파악해야 합니다. 자세한 데이터 프로파일링 통계, 컬럼/지표 수준의 계보(Lineage)를 통한 데이터 이동에 대한 완벽한 트레이서빌리티 뿐만 아니라 상세한 영향 분석이 데이터 자산에 대한 360도 뷰를 제공하므로 통제 및 규정을 최대한 준수할 수 있습니다.
주요 기능
포괄적인 검색 및 기업 전반의 모든 데이터 자산에 대한 가시성
자동 스캐닝
기업 전체의 데이터 소스를 자동으로 스캔하여 검색 기능을 개선합니다.
비즈니스 분류
비즈니스 분류를 생성하고 이를 주석으로 기술적인 데이터 자산과 연결합니다.
지능적인 측면을 사용한 의미 검색
동적 다면 검색 엔진으로 필요한 데이터를 찾습니다.
엔드 투 엔드 데이터 계보(Lineage)
컬럼/지표 수준의 상세한 영향 분석을 포함하여 데이터 이동에 관한 완전한 추적 정보를 얻습니다.
데이터 관계 보기
연결된 표, 보기, 도메인, 보고서를 신속히 파악합니다.
감사 가능성 개선
모든 카탈로그 개체에 대한 메타데이터 리소스 수준의 읽기/쓰기 권한으로 보다 완벽한 감사를 보장합니다.
지능형 데이터 제안
컬럼 유사성 및 추론 도메인을 기반으로 한 데이터 제안으로 필요한 데이터를 확보합니다.
고성능 데이터 프로파일링
고성능 처리용 Informatica Blaz를 활용해 완전한 데이터 프로파일을 확보합니다.
모든 데이터 자산의 연결 및 카탈로그화
기업 내, 클라우드 및 Hadoop 전체적으로 포괄적인 데이터 자산 카탈로그를 BI 플랫폼에 제공합니다.
자동 분류
정형 및 비정형 데이터 자산에서 도메인 및 개체를 자동으로 분류 및 식별합니다.
공개 API
메타데이터 API를 활용하여 사용자 환경으로 통합합니다.
Tableau용 플러그 인
Tableau 보고서 내에서 계보와 지능형 메타데이터를 기준으로 올바른 데이터를 검색합니다.
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 사용 환경과 동일한 환경을 이용할 수 있습니다.
