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Informatica发布智能数据湖,将大数据转化为高价值

责任编辑:editor007 |来源:企业网D1Net  2016-03-24 21:28:57 本文摘自:CCTIME飞象网

2016324——全球领先的独立软件提供商Informatica专注于提供一切有关数据的变革创新。近日,Informatica发布了一套全新的端到端解决方案,以将大数据转换为可信的数据资产,并提供更快、更具有可持续性的商业价值。利用Informatica最新的大数据管理技术——Informatica智能数据湖,数据科学家和其他商业用户可以查找、处理、保护他们的数据,并以独有的协作方式进行分析。现在,客户可以使用托管的自助服务更快地做出决策。Informatica通过与所有主要的大数据生态供应商和系统集成商进行合作,并以数据管理领导者才能提供的独特数据洞察力,为数据湖技术增添了更多智能。据Gartner报告,“在2018年,80%的数据湖不会拥有高效的元数据管理能力,因此效率非常低。[1]”然而,Informatica独有的以元数据为驱动的策略,却可以让各种机构拥有成效卓著的数据湖,并具有更高的灵活性、适应性,以及可靠性。

近日,Informatica还发布了大数据管理平台v10.1版本,让不同企业可以利用数据、机器,以及人员之间的关系,将大数据转换为商业价值。这项堪称Informatica大数据管理革新性的技术,可为各大企业领导者打造Informatica智能数据湖。在此之前,企业基本依靠IT部门才能获取制定决策所需的数据,而IT部门往往是在一个碎片化的技术生态系统中依靠大量的手动工作方式集成、管理和保护大数据。为了应对上述问题,大部分企业开始使用自助式数据处理工具,但是由于这种工具需要扩大数据的访问权限并可能造成数据扩散,产生安全和合规性问题,因此有很大的限制性。

为了帮助各大企业实现可持续的商业价值,Informatica打造出平衡自助服务和数据治理的解决方案。与其他解决方案不同,Informatica智能数据湖提供的是由IT进行管理的自助服务,包括集中查找并访问任何数据、分析数据关系等功能,有效弥补了业务和IT部门之间的差距。此外,Informatica的解决方案还可以准备、编录并分享相关的数据,以迅速进行并实施可靠的业务分析。

Jones Lang LaSalle(JLL)IT副总裁 Sridhar Potineni介绍道:“对于以数据为重的企业而言,具有协作性和可治理性的自助式业务数据准备是提高灵活性的重要能力。在JLL,使用智能数据湖的大数据管理系统是我们现代数据架构和大数据方案成功的重要基础。”

Informatica大数据管理平台为大数据项目提供了最为全面的端到端数据管理解决方案。Gartner预测“在2018年,由于技能和集成难题,70%的Hadoop部署将无法满足成本控制和盈利目标[2]。而通过大数据管理平台,Informatica提供了完整的解决方案,包括数据获取、清洗、转换、匹配、融合、治理、安全以及交付,几乎涵盖了将大数据转换为商业价值的所有重要功能。

Informatica帮助业务和IT部门实现商业价值

Informatica大数据管理平台和智能数据湖让客户可以查找、准备并保护他们的大数据,由此企业能够快速并持续地实现商业价值。Informatica方案可以提高研发部门和分析部门的工作效率,并打造一个完全安全、可控的环境,提高IT部门的灵活性。利用Informatica市场领先的平台、久经验证的方法,以及强大的伙伴生态系统,企业可以及时地完成满足商业需求的大数据项目。

在持续满足客户数据处理性能需求的同时,Informatica大数据管理平台还全面扩展了对Spark的支持,以为底层技术的快速变化提供更多的帮助。此外,Informatica还可对领先的云环境提供支持,包括Amazon Web Services Elastic Map Reduce和Microsoft Azure HD Insight,确保满足各大企业未来的使用需求。Informatica可为客户提供最为全面的大数据管理解决方案,无论他们的数据是存放在本地、云端或在混合IT环境中,并确保客户始终可以高效并低成本地处理大量工作。

查找并获取一切数据,分析重要的数据关系

由于数据分析和数据科学团队被迫在企业内手动查找并协调存储重复、不一致的数据,因此他们往往无法得出有用的见解。而Informatica大数据管理平台和智能数据湖拥有以元数据为驱动的数据发现和持续性记录连接功能,让企业可以查找并获取一切数据,此外还能分析出整个企业最重要的数据关系。

快速准备、编录和共享数据

由于无法及时地获取所需的数据并互相分享,企业分析和数据科学团队在为企业创造竞争优势时常常会遇到阻碍和瓶颈。Informatica大数据管理平台和智能数据湖让企业用户可以快速的准备、编录并分享分析所需的数据。Informatica自助式数据准备功能拥有内置的数据沿袭、企业范围的数据资产探查,以及众包的数据资产标注功能,能够快速地获取数据,并得到更加可信的分析与见解。

更多数据、更少风险、更大的商业价值

由于获取数据存在低效、不完整、不一致、不准确或不安全等问题,企业的分析和数据科学团队通常会面对提供错误报告和预测的风险。Informatica大数据管理平台和智能数据湖让企业用户可以利用更多的大数据,获得更高的商业价值。Informatica使用独有的风险评分引擎,可为整个企业范围内的敏感数据提供风险评估。

全面的敏感大数据保护

作为业内首款数据安全智能解决方案,Informatica Secure@Source可提供企业范围内跨多种平台的敏感数据风险分析功能,这些平台包括云环境、大数据以及传统数据库等。该安全解决方案扩展了对大数据和云的支持,包括Salesforce和Informatica大数据管理平台集成。现在,Informatica可为企业提供在Hive内探索敏感数据的功能,并通过对Hive动态数据脱敏为Hadoop进行高级脱敏。不久前,Informatica被美国《信息安全产品指南》评为 2016 年全球杰出奖,此外,Secure@Source、大数据安全和数据脱敏产品还荣获了多达10个的不同奖项。

451 Research研究总监Matt Aslett表示: “公司用Informatica大数据管理平台v10已经打造了一个大数据集成、质量、管理、元数据管理和安全的单一平台,这个平台基于一个YARN原生态的高性能执行引擎Blaze,在Apache Hadoop内进行复杂的数据批处理工作。Informatica v10.1在v10的基础上引入了一系列的改进,包括拓展了对Apache Spark的支持、实时的匹配和连接,以及更高性能的数据质量。Informatica同时还扩展了产品线,引入了使用智能数据湖的本地自助数据处理功能,这是为了向企业用户提供在Hadoop内研究、探索、准备和发布数据的能力,同时也为IT用户提供追踪并监控用量,以及管理数据沿袭和安全的能力。”

Informatica执行副总裁兼首席产品官Amit Walia表示:“现在Informatica给数据湖加入了‘智能’功能。来自全球的客户已经被各种数据淹没了——市场数据、应用数据、社交数据等等。这些数据存在于许多大容量的数据湖内,而为了让企业可以从这些数据湖中获取最大价值,Informatica为企业提供了他们所需要的分析能力,让这些数据产生意义。多年以来,Informatica一直致力于提供独特的数据产品,现在我们将积累已久的见解和能力带入到不断扩展的数据湖中。”

数据管理实践全球负责人,凯捷公司Informatica数据观察执行发起人Srikant Kanthadai表示:“大数据现在已经成为IT和业务领域的一部分,凯捷和Informatica携手研究:企业如何对大数据进行实际使用,将零散的概念转化为企业范围的经营方案,并创造出真实的价值。我们相信治理、掌控、管理数据湖中的数据是企业成功,甚至是生存的关键。使用带有智能数据湖的Informatica大数据管理平台v10.1,凯捷的客户可以更加专注于对数据的分析,并更快速地将大数据转化为商业价值。”

产品上市信息

Informatica大数据管理v10.1版本将在第二季度开始订购。更多信息请访问 :https://www.informatica.com/bigdata。

[1] “2016预测:变化的信息基础结构科技和方法带来新的挑战”。(“Predicts 2016: Evolving Information Infrastructure Technologies and Approaches Bring New Challenges,”)2015年12月1日发布。分析师:Ted Friedman, Roxane Edjlali, Guido De Simoni, Adam M. Ronthal, Nick Heudecker, Merv Adrian, Bill O’Kane, Mark A. Beyer, Donald Feinberg

[1] [2] “2016预测:变化的信息基础结构科技和方法带来新的挑战”。(“Predicts 2016: Evolving Information Infrastructure Technologies and Approaches Bring New Challenges,”)2015年12月1日发布。分析师:Ted Friedman, Roxane Edjlali, Guido De Simoni, Adam M. Ronthal, Nick Heudecker, Merv Adrian, Bill O’Kane, Mark A. Beyer, Donald Feinberg

关键字:Informatica数据湖

本文摘自:CCTIME飞象网

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Informatica发布智能数据湖,将大数据转化为高价值

责任编辑:editor007 |来源:企业网D1Net  2016-03-24 21:28:57 本文摘自:CCTIME飞象网

2016324——全球领先的独立软件提供商Informatica专注于提供一切有关数据的变革创新。近日,Informatica发布了一套全新的端到端解决方案,以将大数据转换为可信的数据资产,并提供更快、更具有可持续性的商业价值。利用Informatica最新的大数据管理技术——Informatica智能数据湖,数据科学家和其他商业用户可以查找、处理、保护他们的数据,并以独有的协作方式进行分析。现在,客户可以使用托管的自助服务更快地做出决策。Informatica通过与所有主要的大数据生态供应商和系统集成商进行合作,并以数据管理领导者才能提供的独特数据洞察力,为数据湖技术增添了更多智能。据Gartner报告,“在2018年,80%的数据湖不会拥有高效的元数据管理能力,因此效率非常低。[1]”然而,Informatica独有的以元数据为驱动的策略,却可以让各种机构拥有成效卓著的数据湖,并具有更高的灵活性、适应性,以及可靠性。

近日,Informatica还发布了大数据管理平台v10.1版本,让不同企业可以利用数据、机器,以及人员之间的关系,将大数据转换为商业价值。这项堪称Informatica大数据管理革新性的技术,可为各大企业领导者打造Informatica智能数据湖。在此之前,企业基本依靠IT部门才能获取制定决策所需的数据,而IT部门往往是在一个碎片化的技术生态系统中依靠大量的手动工作方式集成、管理和保护大数据。为了应对上述问题,大部分企业开始使用自助式数据处理工具,但是由于这种工具需要扩大数据的访问权限并可能造成数据扩散,产生安全和合规性问题,因此有很大的限制性。

为了帮助各大企业实现可持续的商业价值,Informatica打造出平衡自助服务和数据治理的解决方案。与其他解决方案不同,Informatica智能数据湖提供的是由IT进行管理的自助服务,包括集中查找并访问任何数据、分析数据关系等功能,有效弥补了业务和IT部门之间的差距。此外,Informatica的解决方案还可以准备、编录并分享相关的数据,以迅速进行并实施可靠的业务分析。

Jones Lang LaSalle(JLL)IT副总裁 Sridhar Potineni介绍道:“对于以数据为重的企业而言,具有协作性和可治理性的自助式业务数据准备是提高灵活性的重要能力。在JLL,使用智能数据湖的大数据管理系统是我们现代数据架构和大数据方案成功的重要基础。”

Informatica大数据管理平台为大数据项目提供了最为全面的端到端数据管理解决方案。Gartner预测“在2018年,由于技能和集成难题,70%的Hadoop部署将无法满足成本控制和盈利目标[2]。而通过大数据管理平台,Informatica提供了完整的解决方案,包括数据获取、清洗、转换、匹配、融合、治理、安全以及交付,几乎涵盖了将大数据转换为商业价值的所有重要功能。

Informatica帮助业务和IT部门实现商业价值

Informatica大数据管理平台和智能数据湖让客户可以查找、准备并保护他们的大数据,由此企业能够快速并持续地实现商业价值。Informatica方案可以提高研发部门和分析部门的工作效率,并打造一个完全安全、可控的环境,提高IT部门的灵活性。利用Informatica市场领先的平台、久经验证的方法,以及强大的伙伴生态系统,企业可以及时地完成满足商业需求的大数据项目。

在持续满足客户数据处理性能需求的同时,Informatica大数据管理平台还全面扩展了对Spark的支持,以为底层技术的快速变化提供更多的帮助。此外,Informatica还可对领先的云环境提供支持,包括Amazon Web Services Elastic Map Reduce和Microsoft Azure HD Insight,确保满足各大企业未来的使用需求。Informatica可为客户提供最为全面的大数据管理解决方案,无论他们的数据是存放在本地、云端或在混合IT环境中,并确保客户始终可以高效并低成本地处理大量工作。

查找并获取一切数据,分析重要的数据关系

由于数据分析和数据科学团队被迫在企业内手动查找并协调存储重复、不一致的数据,因此他们往往无法得出有用的见解。而Informatica大数据管理平台和智能数据湖拥有以元数据为驱动的数据发现和持续性记录连接功能,让企业可以查找并获取一切数据,此外还能分析出整个企业最重要的数据关系。

快速准备、编录和共享数据

由于无法及时地获取所需的数据并互相分享,企业分析和数据科学团队在为企业创造竞争优势时常常会遇到阻碍和瓶颈。Informatica大数据管理平台和智能数据湖让企业用户可以快速的准备、编录并分享分析所需的数据。Informatica自助式数据准备功能拥有内置的数据沿袭、企业范围的数据资产探查,以及众包的数据资产标注功能,能够快速地获取数据,并得到更加可信的分析与见解。

更多数据、更少风险、更大的商业价值

由于获取数据存在低效、不完整、不一致、不准确或不安全等问题,企业的分析和数据科学团队通常会面对提供错误报告和预测的风险。Informatica大数据管理平台和智能数据湖让企业用户可以利用更多的大数据,获得更高的商业价值。Informatica使用独有的风险评分引擎,可为整个企业范围内的敏感数据提供风险评估。

全面的敏感大数据保护

作为业内首款数据安全智能解决方案,Informatica Secure@Source可提供企业范围内跨多种平台的敏感数据风险分析功能,这些平台包括云环境、大数据以及传统数据库等。该安全解决方案扩展了对大数据和云的支持,包括Salesforce和Informatica大数据管理平台集成。现在,Informatica可为企业提供在Hive内探索敏感数据的功能,并通过对Hive动态数据脱敏为Hadoop进行高级脱敏。不久前,Informatica被美国《信息安全产品指南》评为 2016 年全球杰出奖,此外,Secure@Source、大数据安全和数据脱敏产品还荣获了多达10个的不同奖项。

451 Research研究总监Matt Aslett表示: “公司用Informatica大数据管理平台v10已经打造了一个大数据集成、质量、管理、元数据管理和安全的单一平台,这个平台基于一个YARN原生态的高性能执行引擎Blaze,在Apache Hadoop内进行复杂的数据批处理工作。Informatica v10.1在v10的基础上引入了一系列的改进,包括拓展了对Apache Spark的支持、实时的匹配和连接,以及更高性能的数据质量。Informatica同时还扩展了产品线,引入了使用智能数据湖的本地自助数据处理功能,这是为了向企业用户提供在Hadoop内研究、探索、准备和发布数据的能力,同时也为IT用户提供追踪并监控用量,以及管理数据沿袭和安全的能力。”

Informatica执行副总裁兼首席产品官Amit Walia表示:“现在Informatica给数据湖加入了‘智能’功能。来自全球的客户已经被各种数据淹没了——市场数据、应用数据、社交数据等等。这些数据存在于许多大容量的数据湖内,而为了让企业可以从这些数据湖中获取最大价值,Informatica为企业提供了他们所需要的分析能力,让这些数据产生意义。多年以来,Informatica一直致力于提供独特的数据产品,现在我们将积累已久的见解和能力带入到不断扩展的数据湖中。”

数据管理实践全球负责人,凯捷公司Informatica数据观察执行发起人Srikant Kanthadai表示:“大数据现在已经成为IT和业务领域的一部分,凯捷和Informatica携手研究:企业如何对大数据进行实际使用,将零散的概念转化为企业范围的经营方案,并创造出真实的价值。我们相信治理、掌控、管理数据湖中的数据是企业成功,甚至是生存的关键。使用带有智能数据湖的Informatica大数据管理平台v10.1,凯捷的客户可以更加专注于对数据的分析,并更快速地将大数据转化为商业价值。”

产品上市信息

Informatica大数据管理v10.1版本将在第二季度开始订购。更多信息请访问 :https://www.informatica.com/bigdata。

[1] “2016预测:变化的信息基础结构科技和方法带来新的挑战”。(“Predicts 2016: Evolving Information Infrastructure Technologies and Approaches Bring New Challenges,”)2015年12月1日发布。分析师:Ted Friedman, Roxane Edjlali, Guido De Simoni, Adam M. Ronthal, Nick Heudecker, Merv Adrian, Bill O’Kane, Mark A. Beyer, Donald Feinberg

[1] [2] “2016预测:变化的信息基础结构科技和方法带来新的挑战”。(“Predicts 2016: Evolving Information Infrastructure Technologies and Approaches Bring New Challenges,”)2015年12月1日发布。分析师:Ted Friedman, Roxane Edjlali, Guido De Simoni, Adam M. Ronthal, Nick Heudecker, Merv Adrian, Bill O’Kane, Mark A. Beyer, Donald Feinberg

关键字:Informatica数据湖

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