Informatica의 새로운 기능 중 Catalog of Catalogs라고 불리는 AI 기반 데이터 카탈로그는 생태계 전반에 걸쳐 데이터 계보를 추적하려고 한다는 점에서 주목할 만합니다.
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처방적 분석으로 승리하는 방법
분석은 시각화, 내역, 대시보드 등 기본 사항에서 권장 사항 및 결과 예측을 포함하는 더욱 복잡한 수준으로 발전했습니다. 이제 이를 강화하고 처방을 내릴 차례입니다.
지금 읽어라Informatica는 데이터 계보, 카탈로그를 추적하는 도구로 지능형 데이터 플랫폼을 업데이트하고 있습니다. 다양한 생태계 전반의 정보와 고객 개선을 위한 자동화, 인공지능 기록.
Informatica 업데이트는 회사가 클라우드 거대 기업의 데이터베이스와 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 서비스를 지원하기 위해 Amazon Web Services와의 파트너십을 확장한 지 일주일 후에 나왔습니다.
Informatica는 엔터프라이즈 데이터 관리의 핵심 엔터프라이즈 계층입니다. 엔터프라이즈 데이터는 빅데이터 용어를 능가할 정도로 증가했습니다. AWS CEO Andy Jassy는 기조연설에서 대규모 데이터를 몇 차례 언급했지만, 이는 무슨 일이 일어나고 있는지조차 포착하지 못할 수도 있습니다.
Informatica의 새로운 기능 중 Catalog of Catalogs라고 불리는 AI 기반 데이터 카탈로그는 생태계 전반에 걸쳐 데이터 계보를 추적하려고 한다는 점에서 주목할 만합니다. 카탈로그 카탈로그에는 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우스, 빅 데이터 및 타사 저장소를 위한 메타데이터 스캐너가 포함되어 있습니다. 슬라이드의 요점은 다음과 같습니다.
Informatica 데이터 카탈로그에는 Spark에 대한 프로파일링과 기계 학습을 사용하여 데이터 세트와 비즈니스 엔터티 간의 관계를 찾는 기능도 포함되어 있습니다.
- Microsoft와 Informatica가 공동으로 데이터 웨어하우스 마이그레이션을 진행합니다.
- Informatica가 주장하는 사례: 데이터에 AI가 필요한 이유와 그 반대의 경우
- Informatica는 Google Cloud와 더욱 긴밀한 파트너십을 구축했습니다.
Informatica는 AI가 데이터 생산성과 관리를 더 효과적으로 확장할 수 있다고 확신합니다. Informatica의 제품 및 마케팅 사장인 Amit Walia는 다음과 같이 말했습니다.
AI와 머신러닝은 데이터 관리 관행을 확장하는 데 중요한 역할을 합니다. 단순히 더 많은 엔지니어와 개발자를 문제에 투입하는 것만으로는 오늘날의 데이터 관리 문제를 해결할 수 없습니다. 데이터 관리에 대한 기존 접근 방식은 비효율적입니다. 프로젝트는 엔드투엔드 메타데이터 가시성이 거의 없고 자동화도 제한된 사일로에서 구현됩니다. 학습이 없고, 처리 비용이 많이 들고, 거버넌스 및 개인 정보 보호 단계가 계속해서 반복됩니다. 데이터 관리와 관련된 작업을 자동화하고 단순화하려면 AI가 필요합니다.
기타 추가 사항은 다음과 같습니다.
- 관리되는 기업 데이터에 액세스하기 위한 Informatica의 Axon Data Governance 내의 데이터 마켓플레이스입니다. 자동화를 통해 소스, 품질, 민감도 및 액세스 권한에 대한 투명성을 확보하여 데이터 세트를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 데이터 분류 도구도 추가되었습니다.
- 데이터의 하이브리드 매핑, 앱 통합, API 관리, Spark 처리, 데이터 수집, 정리, 프로파일링, 확인 및 통합을 다루는 데이터 품질 업데이트입니다.
- AWS 및 Microsoft Azure 전반에 걸쳐 최신 스파크 엔진을 지원하고 데이터 엔지니어링 사용 사례를 지원합니다.
- 기록을 강화하고, 개인화하고, 고객 부문에 대한 보고 및 분석을 추가하는 고객 데이터 자동화 도구입니다.