Informatica Data Engineering Quality

확장 가능한 역할 기반의 데이터 품질을 통해 용도에 맞는 빅 데이터를 제공합니다.

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개요

클라우드 또는 온프레미스 환경에서 Spark 또는 Hadoop의 모든 빅 데이터를 관리하여 데이터 신뢰성을 보장하십시오.

즉시 사용 가능한 템플릿을 통해 데이터 이상 징후를 빠르게 감지하고 해결하여 다양한 대규모 데이터 세트에서 잘못된 정보에 기반한 비즈니스 의사 결정의 위험을 줄입니다.

데이터 레이크로 들어오는 외부 및 내부 데이터 소스의 신뢰성을 높입니다. 즉시 사용 가능한 템플릿을 사용하면 데이터를 빠르게 검색하고 프로파일링하여 데이터 구조와 컨텍스트를 검사할 수 있습니다.

수동 코딩에 비해 개발자의 생산성을 최대 5배까지 높여 주는 무코딩 시각적 개발 환경을 통해 통찰력을 신속하게 이끌어냅니다.

주소 확인을 비롯하여 사전 구축된 일련의 광범위한 데이터 품질 규칙을 이용하여 빅 데이터와 스몰 데이터를 포함한 모든 데이터를 정제, 표준화 및 보강합니다.

사전 구축된 데이터 품질 규칙을 활용하여 대규모 빅 데이터를 손쉽게 처리함으로써 기업 전체의 품질을 개선할 수 있습니다.

데이터 특성을 파악하고 다양한 데이터 개체 간의 관계 식별.

머신 러닝 모델을 운영하기 위해 정확하고 관련성 있으며 깔끔하고 유효한 데이터를 사용합니다.

데이터 표준화, 유효성 검사, 보강, 중복 제거 및 통합을 통해 고품질 정보 제공을 보장.

비즈니스 사용자의 역량을 강화하고 IT 및 비즈니스 이해 관계자 간 협업 촉진.

AI 중심의 통찰력을 사용하여 중요한 작업을 자동화하고 데이터 검색을 간소화하여 생산성과 효율성을 높입니다.

당사는 제품, 서비스 및 지원보다도 고객을 가장 우선적으로 생각합니다. 이것이 당사가 높은 고객 충성도를 12년 동안 한결같이 유지할 수 있었던 비결입니다.