Informatica Corporation e Teradata hanno annunciano l‘ingresso di Informatica Platform nella Unified Data Architecture. La funzionalità utile per l’integrazione dei dati “map one, deploy anywhere” è adesso disponibile attraverso Teradata Data Warehouse, Teradata Aster e Hadoop. La combinazione di Informatica Platform e Teradata UDA consente alle aziende di utilizzare Informatica Virtual Data Machine per mappare i processi di integrazione dei dati una sola volta e di implementarli successivamente, così da renderli operativi su piattaforme per workload specifici all’interno di Teradata UDA, potenziando molti tipi di analytics all’interno di un’unica architettura dati.
La soluzione si propone, per esempio, di ridurre i rischi nello spostamento verso i Big Data: i progetti possono, infatti, essere gestiti da sviluppatori attivi nell’integrazione dei dati, senza la necessità di individuare o formare specialisti Hadoop. E’ possibile, inoltre, scegliere la giusta piattaforma in base al lavoro da svolgere. Per esempio, per il data warehousing è disponibile Teradata, per il dicovery dei dati esiste Teradata Aster e, infine, per quanto riguarda la cattura e il refining dei Big Data viene messa a disposizione Hortonworks Data Platform. “Teradata UDA combinata con Informatica Platform consente alle aziende di analizzare i dati e di includere nuove fonti nelle loro analitiche, ottenendo una visione del business più dettagliata”, ha spiegato Chris Twogood, vice president of product and services marketing di Teradata. “All’interno di questa architettura unificata e flessibile, i clienti possono usufruire di processi di integrazione dei dati e utilizzare la piattaforma adatta a ciascuna attività, in base al volume, alla velocità e alla varietà dei dati. Questa possibilità offre un ambiente di analytic ottimale per quelle organizzazioni che desiderano trarre il massimo vantaggio dal proprio patrimonio informativo”
Map Once, Deploy Anywhere, Hadoop compreso
Con Informatica i clienti, quando disegnano l’integrazione dei dati su Hadoop, possono utilizzare lo stesso ambiente di sviluppo senza utilizzo di codice, proprio come avviene per le piattaforme di data warehousing e di discovery, coinvolgendo i propri sviluppatori, senza dover ricorrere a competenze specifiche, costose e difficili da trovare. Informatica Virtual Data Machine, una componente di Informatica Platform, consente,poi, agli utenti di costruire un unico set di mappature per l’integrazione dei dati da sviluppare su una ampia varietà di piattaforme, tra cui Hadoop, data warehouse e appliance per piattaforme di discovery quali Teradata Data Warehouse, Teradata Aster e infrastrutture Extract, Transform, Load standalone. “Circa l’80% degli sforzi per lo sviluppo dei Big Data analytic riguarda l’integrazione, la trasformazione e la bonifica dei dati. Grazie a Informatica Virtual Data Machine, decine di migliaia di sviluppatori certificati Informatica PowerCenter in tutto il mondo sono adesso anche sviluppatori per l’integrazione dati su Hadoop, eliminando la necessità di assumere personale specializzato Hadoop,” ha commentato Todd Goldman, vice president and general manager, Core Technologies di Informatica.
Integrazione Dati per tutti i tipi di Analytic
Informatica Platform migliora molti tipi di analytic nell’ambiente Teradata UDA grazie alla possibilità di accedere a quasi tutti i tipi di dati tra applicazioni aziendali relazionali, mainframe legacy, sensori, social media, log web e altri dati multi-strutturati. Altre caratteristiche della piattaforma sono costituite da:
Integrazioni dati ottimizzata per Teradata UDA – un’unica piattaforma di integrazione dei dati per avviare una programmazione dei flussi di dati end-to-end su Teradata UDA, compresa la capacità di avviare il runtime in modo nativo su Hadoop, il consumo ad alta velocità dei dati e l’ottimizzazione pushdown alle piattaforme di data warehouse integrate di Teradata
Librerie complete per gli asset di integrazione dei dati – tra cui centinaia di trasformazioni ETL pre-costruite, regole di data quality, parsing di dati complessi e profilazioni dei dati direttamente in Hadoop per ridurre gli sforzi legati allo sviluppo, incrementare la loro qualità e aumentare la fiducia degli utenti relativamente alla comprensione derivante dalle elaborazioni dei Big Data.
Sviluppo veloce e immediatamente disponibile per i Big Data analytic – comprese funzionalità per la privacy e la sicurezza dei dati di livello enterprise, gestione unificata del sistema utilizzando Teradata Viewpoint, visibilità mission-critical e integrazione dei dati scalabile e ad elevate performance attraverso Teradata UDA.
