Modernisieren Sie Ihr Data Warehouse und Ihren Data Lake in der Cloud
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Lösungsübersicht
Modernisieren Sie Ihr Data
Warehouse und Ihren
Data Lake in der Cloud
Hauptvorteile
Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Analytics-Initiativen optimal – mit
• Erhöhen Sie die Flexibilität mit
Metadaten-basiertem Cloud
intelligentem, automatisiertem Cloud Lakehouse Data Management
Lakehouse Data Management,
das Datenintegration und Unternehmen handeln heute aufgrund der digitalen Transformation immer stärker datenbasiert,
Datenqualität mit Governance um die Amortisierungszeit zu verkürzen, Kosten zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und
bietet
zuverlässige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen. Um diese Ziele zu
• Verringern Sie mit KI-basierten erreichen, modernisieren Unternehmen ihre Analytics-Initiativen entweder durch Erstellung
Funktionen Kosten, weil die
neuer Cloud Data Warehouses und Data Lakes oder durch die Konsolidierung von On-Premise
manuelle Programmierung
wegfällt Data Warehouses in der Cloud. Unternehmen nutzen zudem moderne Cloud-Technologien, um
• Verbessern Sie die Agilität mit Data Warehouses und Data Lakes in einer zentralen Datenplattform zusammenzufassen, die als
programmierfreier Integration „Lakehouse“ bezeichnet wird.
und einsatzfertiger Konnektivität
für Hunderte von Anwendungen
Das Data Management ist die Voraussetzung dafür, den Business Value, der sich aus Cloud
• Erhöhen Sie die Produktivität Analytics-Projekten ergibt, zu maximieren. Um die Agilität, Flexibilität und Skalierbarkeit der Cloud
der Software-Entwicklung durch
vollständig zu nutzen und Probleme zu vermeiden, die in On-Premise-Umgebungen auftreten,
Automatisierung und KI
benötigen Unternehmen einen systematischen Ansatz für Datenqualität und Data Management
• Unterstützen Sie Self-Service-
Datenzugriff und Analytics für ihre Cloud Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses.
durch Suchfunktionen basierend
auf natürlicher Sprache Indem Unternehmen eine intelligente, automatisierte Lösung für das Enterprise Cloud Lakehouse
Data Management nutzen, um Workloads in der Cloud zu erstellen und zu verwalten, können sie
die Datentransparenz verbessern, verschiedene Datenquellen anbinden und immer komplexere
hybride und Multi-Cloud-Umgebungen verwalten. Dank dieses Ansatzes können Mitarbeiter
in Ihrem gesamten Unternehmen – von Business-Analysten bis zu Data Scientists und Data
Engineers – schnell und problemlos hochwertige Daten für ihre Analytics-Initiativen abrufen
und Innovation vorantreiben, um Wettbewerbsvorteile zu gewinnen.
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Ein schrittweiser Modernisierungsansatz
Zu Beginn richten Unternehmen oft ein Cloud Data Warehouse für ein abteilungsinternes Projekt
ein, um die Lösung und Cloud-Optionen zu testen. Sobald das Projekt erfolgreich umgesetzt
wurde und Mehrwert erreicht worden ist, besteht der nächste Schritt darin, traditionellere On-Premise
Data Warehouse-Projekte in die Cloud zu migrieren oder einen Cloud Data Lake hinzuzufügen.
Dort werden dann Rohdaten bereitgestellt, die von Data Scientists für Experimente genutzt
werden können, sowie auch neue Datenquellen.
Einige Unternehmen entscheiden sich bei ihrer Journey to Cloud für manuelle Prozesse, wie die
manuelle Programmierung, doch dieser Ansatz führt dazu, dass das IT-Team schnell überlastet
wird. Zudem ist die Wartung dieses Ansatzes kostspielig und er lässt sich kaum erweitern. Andere
Unternehmen entscheiden sich für begrenzte Lösungen, um spezifischen Anforderungen an das
Data Management gerecht zu werden. Doch der Nachteil ist, dass es zu vielen verschiedenen,
fragmentierten Ansätzen kommt, wodurch die Komplexität steigt und unnötige Kosten und
Risiken entstehen.
Informatica® hilft Unternehmen dabei, diese Fehler zu vermeiden und stattdessen ihre Cloud Data
Warehouse- und Data Lake-Initiativen mithilfe der branchenführenden, unabhängigen, modernen
Cloud Lakehouse Data Management-Lösung von Informatica zu beschleunigen – Intelligent
Cloud ServicesSM (IICS). IICS ist eine moderne, auf Microservices basierende, Metadaten- und
KI-gestützte, cloudnative Data Management-Lösung für Cloud Data Warehouses und Data
Lakes, unabhängig von der Cloud-Plattform oder dem Technologie-Anbieter (darunter Amazon,
Microsoft, Snowflake, Databricks und Google).
Hauptfunktionen
Cloud Lakehouse Data Management
Damit Cloud Data Warehouses und Data Lakes erfolgreich genutzt werden können, bietet
Informatica als einziger Anbieter eine Komplettlösung für Katalogisierung, Einspeisung,
Integration, Bereinigung und Verwaltung von Daten. Für andere Lösungen sind oftmals
verschiedene Komponenten erforderlich, oft von unterschiedlichen Anbietern. IICS bietet
umfassende, auf KI basierende, integrierte, cloudnative Funktionen für Cloud Data Integration,
Cloud Data Quality und Metadata Management, die alle auf einer intelligenten Plattform basieren.
IICS bietet auch auf KI basierende Automatisierung mit minimalen Installations- und Setup-
Anforderungen, automatischen Upgrades, einem voll integrierten Technologie-Stack für eine
hohe Verfügbarkeit und zertifizierter Zuverlässigkeit (z. B. SOC, SOC2, HIPAA, ISO/IEC 27001,
Cloud Security Alliance, Privacy Shield Framework und noch weitere).
2
Datenintegration
Integrieren und speisen Sie schnell alle möglichen Datentypen mithilfe einer intuitiven, visuellen
Entwicklungsumgebung ein, um Daten-Pipelines zu erstellen, die Daten für Ihr Cloud Data
Warehouse und Ihren Data Lake bereitstellen. IICS Cloud Data Integration bietet vorgefertigte,
cloudnative Konnektivität für nahezu alle Arten von Unternehmensdaten in Multi-Cloud- und
On-Premise-Umgebungen. Cloud Data Integration wurde für Skalierbarkeit und Performance
entwickelt und bietet wichtige Funktionen zur Optimierung, darunter auch Pushdown-Optimierung,
damit Sie die Daten effizient verarbeiten können. Cloud Data Integration Elastic ermöglicht
die serverlose Spark-Verarbeitung für mehr Skalierbarkeit und Kapazität On-Demand.
Abbildung 1: Cloud Data Integration unterstützt die Erstellung von Data-Pipelines mit Click-and-Drag-Funktionalität.
Mithilfe von Assistenten und einsatzfertigen, vordefinierten Integrationen, intelligenter Data Discovery,
automatischem Parsing komplexer Dateien und Empfehlungen für die auf KI basierende
Transformation können Sie schnell Daten-Pipelines errichten. So können Sie schnell Daten
ermitteln, die in Ihr Cloud Data Warehouse und Ihren Data Lake transferiert werden sollen und
sind in der Lage, die Daten-Pipelines für andere Projekte zu verwenden. IICS Cloud Mass Ingestion
unterstützt die Einspeisung von Daten aus verschiedensten Quellen, beispielsweise aus Dateien,
Datenbanken, Change Data Capture und Streaming von Echtzeitdaten.
3Data Quality
Stellen Sie sicher, dass sich nur zuverlässige Daten in Ihrem Cloud Data Warehouse befinden
und dass Ihr Data Lake nicht zu einem Data Swamp wird. Informatica Cloud Data Quality bietet
cloudnative Funktionen, damit Sie einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen können, um Data Profiling
durchzuführen, Probleme mit der Datenqualität zu erkennen, zu beheben und zu überwachen,
bevor die Daten in Ihr Cloud Data Warehouse oder Ihren Data Lake transferiert werden.
Mithilfe von Cloud Data Quality können Sie Daten umwandeln, um alle Daten zu bereinigen,
zu standardisieren und anzureichern. Sie können einen umfassenden Satz an vorgefertigten
Datenqualitätsregeln ohne zusätzlichen Programmieraufwand nutzen, um sicherzustellen,
dass zuverlässige Daten bereitgestellt und für Analytics verwendet werden können.
Abbildung 2: Cloud Data Quality erkennt automatisch Regeln für Ihre Profile.
Cloud Data Quality umfasst Geschäftsregeln und Funktionen für Standardisierung, Abgleich,
die Bereinigung weltweiter Adressen, und flexible Verwaltung der Datenqualität für alle Projekttypen.
Die CLAIRE® Engine stellt auf Metadaten basierende künstliche Intelligenz zur Verfügung, so dass
intelligente Empfehlungen für Datenqualitätsregeln erstellt werden können. Diese Regeln basieren
darauf, wie ähnliche Daten verwaltet werden.
4Metadatenverwaltung
Nur Informatica bietet eine einheitliche, unternehmensweite Grundlage für die Metadatenverwaltung,
um die Zusammenarbeit zu fördern und End-to-End-Workstreams für die auf KI basierende
Datenintegration, Datenqualität, Datenkatalogisierung und Data Governance zu unterstützen.
IICS bietet einen auf Metadaten basierenden Ansatz zur Erstellung von Daten-Pipelines mithilfe
einer visuellen Entwicklungsumgebung. Dieser Ansatz kann für alle gängigen Cloud-Plattformen
(Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform) und die neuesten Verarbeitungs-
Engines (Spark) genutzt werden, ohne dass eine Neuprogrammierung Ihrer vorhandenen Pipelines
erforderlich ist. Mit diesem Ansatz können Sie Daten automatisch ermitteln, kennzeichnen,
in Beziehung zueinander setzen und in Ihrem Cloud Data Warehouse und Data Lake bereitstellen.
Abbildung 3: Enterprise Data Catalog bietet End-to-End Data Lineage.
Informatica bietet einen Enterprise Data Catalog für Ihre Datenbestände und dazugehörige
Beziehungen, indem Metadaten aus allen Unternehmenssystemen gescannt und erfasst
werden, Metadaten verwaltet und durch Geschäftskontext angereichert und Beziehungen und
Data Lineage abgeleitet werden. Im Folgenden werden die Kategorien an Metadaten vorgestellt,
die erfasst und analysiert werden:
• Technische Metadaten: Datenbank-Schemata, Mappings und Code, Umwandlungen
und Qualitätsüberprüfungen
• Betriebliche Metadaten: Glossareinträge, Governance-Prozesse, Anwendungs- und Geschäftskontext
• Operationelle und Infrastruktur-Metadaten: Statistiken zur Laufzeit, Zeitstempel,
Volumenmetrik, Protokollinformationen, System- und Standortinformationen
• Verwendungsbezogene Metadaten: Nutzerbewertungen, Kommentare und Zugriffsmuter
Mithilfe der Metadaten dieser vier Kategorien wird eine gemeinsame Grundlage erstellt.
Informatica sorgt dafür, dass diese Metadaten aktiv genutzt werden können, indem KI und
Machine Learning darauf angewendet und über den Technologie-Stack hinweg integriert werden.
5Hauptvorteile
Höhere Produktivität und geringere Kosten
Die umfassende und integrierte Cloud Lakehouse Data Management Lösung von Informatica
kann die Produktivität erhöhen und das Risiko von Projekten anhand von KI, Automatisierung und
Effizienz verringern. Mit serverloser, skalierbarer Verarbeitung mithilfe von Spark können Sie die
Betriebskosten verringern und die Ressourcennutzung optimieren. Sie können eine umfassende
Ansicht für die Entscheidungsfindung nutzen. Zudem hilft die Lösung Ihnen dabei, hochwertige
Daten zu ermitteln, einzuspeisen, zu integrieren, zu bereinigen, zu verwalten, zu regulieren,
zu schützen und samt Governance auch allen Nutzern bereitzustellen.
• Datenanalysten, Data Scientists und Data Stewards können die Daten durch detaillierte End-to-
End-Data Lineage, Datenqualitätsprofile, Crowd Sourcing und KI-basierte Kennzeichnung besser
verstehen, so dass sie sich auf die Analyse der Daten und die Erstellung von Machine Learning-
Modellen konzentrieren können.
• Data Engineers können innerhalb des Enterprise Data Catalog teilweise oder sogar vollständig
automatisierte Implementierungsaufgaben nutzen, beispielsweise Empfehlungen zu den nächsten
Umwandlungsschritten, automatisierte Erstellung von Datenpipelines, automatisierte Data
Warehouse Hydration, automatisches Parsing komplexer Dateien, wie IoT und Daten aus
Webprotokollen.
• Datensicherheits- und Datenschutzexperten können Datenmissbrauch einfacher erkennen,
sensible Daten besser schützen und nachweisen, dass bei der automatisierten Erkennung
sensibler Daten und der Verbreitung in verschiedene Systeme und über Landesgrenzen hinaus
angemessene Kontrollen umgesetzt werden.
Erhöhte Flexibilität und Skalierbarkeit
Informatica ist der einzige unabhängige Enterprise Cloud Lakehouse Data Management-Anbieter,
der branchenführende, innovative Funktionen für Datenintegration, Datenqualität, Data Governance
und Metadaten-Management bietet. Dadurch vermeiden Sie die Integration verschiedener Multi-Point-
Tools, die Ihre Data Management-Funktionen erheblich einschränken und Risiken und Kosten
erhöhen können.
Informatica Cloud Lakehouse Data Management sorgt dafür, dass Ihre sich schnell ändernden
Multi-Cloud-Umgebungen und sich weiterentwickelnde Analytics-Stacks zukunftssicher sind,
damit Sie Ihr Cloud Data Warehouse oder Ihren Data Lake flexibel einsetzen können. Sie können
verschiedene Anwendungen und Datenquellen On-Premise und in der Cloud anbinden, große
Datenmengen nahtlos integrieren und Analytics-Workloads problemlos verwalten.
Informatica unterstützt die native Anbindung fast aller Datenquellen und die Einspeisung von ETL-
und Push-Down-Verarbeitung für Cloud Data Warehouses. Wenn Sie sich also dazu entscheiden,
Ihre Cloud-Plattform zu ändern, lässt sich die Migration ohne erneute Programmierung umsetzen,
so dass Sie Ihre Investitionen schützen. Die serverlose Cloud Data Integration von Spark dient
nur der Konfiguration Ihrer Anforderungen. Cloud Data Integration Elastic stellt die Kapazität
zur Verfügung, die Sie benötigen, samt optimierter Ressourcenverwaltung und Skalierbarkeit.
6Informationen zu Informatica Höhere Agilität
Die digitale Transformation Durch IICS profitieren Sie von der schnellen Umsetzung von Aufgaben, minimalem Installations-
verändert unsere und Setup-Aufwand, automatischen Upgrades, schnellem Onboarding von Daten und einem
Erwartungshaltung hin zu
integrierten Technologie-Stack für die agile Entwicklung und minimale Ausfallzeit. Starten Sie
besserem Service und schnellerer
Lieferung zu geringeren Kosten. sofort, ohne sich zuerst einarbeiten zu müssen, indem Sie die einsatzfertige Konnektivität nutzen,
Unternehmen müssen sich neu die Einblick in Hunderte von Anwendungen bietet, sowie programmierfreie Integration und
orientieren, um wettbewerbsfähig skalierbare Masseneinspeisung für große Workloads.
zu bleiben. Dabei spielen
Daten eine zentrale Rolle.
Nutzen Sie die Agilität der Cloud für die Integration neuer Funktionen, verkürzen Sie die
Als führender Anbieter
Markteinführungszeit und erhöhen Sie den ROI Ihrer Technologie-Investitionen dank einer
für Enterprise Cloud Data
Management unterstützt kürzeren Amortisierungszeit. Schließen Sie Projekte schneller ab, um Business Value schneller
Informatica Sie dabei, sich umzusetzen, bieten Sie verwaltete Self-Service-Funktionen, verringern Sie Projektkosten und
als intelligenter Vorreiter zu
senken Sie das Risiko mithilfe der integrierten Funktion für Geschäftskontinuität.
etablieren – völlig unabhängig
davon, in welcher Branche,
Kategorie oder Nische Sie Business-Analysten und Data Scientists können dank der Google-ähnlichen Semantiksuche
tätig sind. Wir ermöglichen schnell auf umfangreiche, zuverlässige Daten zugreifen. CLAIRE bietet relevante Empfehlungen
es Ihnen, agiler zu werden,
zu neuen Datenbeständen, um Analytics zu verbessern. Dadurch steigt die Agilität und Ihre
neue Wachstumsmöglichkeiten
Datennutzer können Ad-hoc und Data Science Analytics durchführen – ohne Mithilfe der IT.
wahrzunehmen und Innovationen
voranzutreiben. Informatica ist
zu 100 % auf Daten fokussiert, Jetzt können Sie sicherstellen, dass Ihr Data Warehouse- oder Data Lake-Projekt erfolgreich sein
und bietet Unternehmen
wird, da die Amortisierungszeit verkürzt und der ROI dank Cloud Lakehouse Data Management
vielseitige Lösungen, um sich
verbessert wird, das auf KI und Automatisierung basiert.
am Markt durchzusetzen.
Wir laden Sie ein, das gesamte
Angebot von Informatica zu Die nächsten Schritte
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