將大數(shù)據(jù)的大挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化成大機(jī)遇

但彬首席產(chǎn)品參謀大中國(guó)區(qū)Informatica大數(shù)據(jù)近在眼前，已經(jīng)擺上了執(zhí)行官的日程MARCH22,2021,11:30A.M.ET.ReporttothePresident:EveryFederalAgencyNeedsa'BigData'StrategyFebruary4,2021HowVendorsAreLoweringBigDataBarriersMarch26,2021AModelfortheBigDataEraData-centricarchitectureisbecomingfashionableagainToday’sLeadersAreRacingtoUncoverNewValueandOpportunitiesforCompetitiveInsightsandImprovedOperations什么是大數(shù)據(jù)：BigData定義:大數(shù)據(jù)(BigData)是大交易數(shù)據(jù)，大交互數(shù)據(jù)，和大數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)稱。Online

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DWAppliancesSocial

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InteractionDataScientific,genomicMachine/Device大交易數(shù)據(jù)大交互數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)處理大數(shù)據(jù)集成Calldetailrecords,image,clickstreamdata海量交易數(shù)據(jù)

最大化實(shí)現(xiàn)海量交易數(shù)據(jù)的實(shí)用價(jià)值和效益所有數(shù)據(jù):在線交易處理、在線分析處理和倉(cāng)庫(kù)等應(yīng)用可信賴、全面的信息沒有遺落的數(shù)據(jù)增強(qiáng)信心持續(xù)創(chuàng)新普適的訪問發(fā)現(xiàn)新業(yè)務(wù)的成長(zhǎng)和效率更好的運(yùn)營(yíng)和決策DatabaseWarehouseAppliances針對(duì)海量交易數(shù)據(jù)的廣泛連接海量交互數(shù)據(jù)

全面的社交和互動(dòng)數(shù)據(jù)視圖Whatinfluencedoesshehavewithherfamilyandfriends?Howconnectedisshe?Whatwillshedowiththismerchandise?Anyadditionalservices?將關(guān)系、影響和行為轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)遇?針對(duì)海量社交互動(dòng)數(shù)據(jù)的連接DatabasesCallDetailedRecords,

ImageFiles,RFIDsExternalDataProvidersApplicationsCustomerProduct…InformaticaMDMWeblogs,MobileData,SensorDataEnterpriseApplicationsSemi-structuredUnstructured海量數(shù)據(jù)處理針對(duì)Hadoop的連接CloudApplications,SocialDataDatabases,DataWarehouses情緒分析欺詐監(jiān)控預(yù)測(cè)分析投資組合與風(fēng)險(xiǎn)分析智能化處理HadoopCluster連接

Hadoop(HDFS)無腳本&元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開發(fā)模式在Hadoop中準(zhǔn)備和集成數(shù)據(jù)

元數(shù)據(jù)沿襲/血緣分析從任意源系統(tǒng)中加載數(shù)據(jù)至Hadoop從Hadoop抽取數(shù)據(jù)到任意目標(biāo)庫(kù)針對(duì)Hadoop的圖形化開發(fā)集成BigData的破壞力Gartner2:“大數(shù)據(jù)既是一項(xiàng)破壞力，也是一個(gè)業(yè)已影響到傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)和業(yè)務(wù)模式的緊迫問題……它打亂了現(xiàn)行趨勢(shì)，同時(shí)亦代表了公共部門、業(yè)務(wù)和IT領(lǐng)導(dǎo)者們無法忽略的巨大時(shí)機(jī)。〞不具備應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)沖擊的能力，那么:所喪失的將不僅只是機(jī)遇。還將招致實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)。高漲的數(shù)據(jù)量可能阻礙對(duì)機(jī)遇和危機(jī)的可視性。數(shù)據(jù)復(fù)雜性那么能夠影響合規(guī)性。來自多個(gè)渠道的無休止實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流還會(huì)損害客戶銷售和效勞企業(yè)架構(gòu)、本錢的沖擊?！瑽igData的商業(yè)價(jià)值消費(fèi)行業(yè)：企業(yè)都能夠通過捕捉Facebook發(fā)帖、Twitter留言、YouTube視頻、博客評(píng)論及其它社交媒體內(nèi)容來進(jìn)一步了解消費(fèi)者、更有效地開展銷售和提供效勞、管理品牌商譽(yù)并利用口碑營(yíng)銷手段。金融效勞：銀行、保險(xiǎn)、投資及多種不同的金融效勞公司均依賴于海量數(shù)據(jù)集成和分析，以便更有效地吸引和保存客戶，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)交叉銷售，同時(shí)通過運(yùn)用海量數(shù)據(jù)分析來加強(qiáng)欺詐檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)管理并提高合規(guī)性。公共部門：聯(lián)邦網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)研究與開展〔NITRD〕工作組發(fā)布了名為?設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)字化未來?〔theDesigningaDigitalFuturereport〕的報(bào)告。該報(bào)告宣布“每一個(gè)聯(lián)邦機(jī)構(gòu)都需要制訂海量數(shù)據(jù)策略〞，以便向科技、醫(yī)療、商業(yè)、國(guó)家平安及其它領(lǐng)域提供支持；在如環(huán)境審查、反恐和選民關(guān)系等不同方面處理相似數(shù)據(jù)增長(zhǎng)量問題的州立和當(dāng)?shù)貦C(jī)構(gòu)亦不例外。制造和供給鏈：管理大批量的實(shí)時(shí)無線電頻率識(shí)別〔RFID〕數(shù)據(jù)流有助于公司在優(yōu)化物流、庫(kù)存和生產(chǎn)的同時(shí)迅速地準(zhǔn)確定位制造缺陷；GPS和映射數(shù)據(jù)那么能夠精簡(jiǎn)并提升供給鏈效率。電子商務(wù)：收控?cái)?shù)量巨大的B2B和B2C點(diǎn)擊流、文本和圖像數(shù)據(jù)并將它們與交易數(shù)據(jù)〔如客戶資料〕進(jìn)行集成，能夠提高電子商務(wù)的有效性和精確性，同時(shí)還能在多個(gè)銷售渠道中實(shí)現(xiàn)完美的客戶體驗(yàn)。醫(yī)療保?。涸撔袠I(yè)向電子醫(yī)療記錄的過渡與機(jī)構(gòu)之間對(duì)醫(yī)療研究數(shù)據(jù)的共享，正在生成巨大的數(shù)據(jù)量并導(dǎo)致嚴(yán)重的數(shù)據(jù)管理問題；生物技術(shù)和制藥公司那么重點(diǎn)關(guān)注海量數(shù)據(jù)中的基因組研究和藥物發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域。電信：企業(yè)通過源源不絕的CDR、短信和移動(dòng)Web訪問與社交網(wǎng)絡(luò)分析和影響，依靠這些海量數(shù)據(jù)尋求情報(bào)，以便為快速變更的客戶需求提供產(chǎn)品和效勞。Informatica——全球首屈一指的數(shù)據(jù)集成軟件公司成立時(shí)間:1993年市值:60億美元2021收入:6.50億美元5年平均增長(zhǎng)率:20%員工數(shù)量:2,125+合作伙伴:400+客戶:4,280+Fortune100中的84家DowJones中的87%+20個(gè)國(guó)家的政府機(jī)構(gòu)連續(xù)5年客戶滿意度排名第一Gartner認(rèn)可Informatica的大數(shù)據(jù)觀點(diǎn)

確認(rèn)+訪問+質(zhì)量=信息管理和集成

10QualificationandAssuranceAccessEnablementandControlQuantificationClassificationContractsTechnologyPervasiveUsePerishabilityFidelityValidationLinkingVelocityVolumeVarietyComplexityReference:GartnerConsultingDaywithTedFriedmanonMarch24,2021大數(shù)據(jù)集成自助服務(wù)權(quán)威和可信的數(shù)據(jù)自適應(yīng)數(shù)據(jù)效勞Informatica的大數(shù)據(jù)策略針對(duì)所有數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)集成針對(duì)所有用戶自助服務(wù)針對(duì)所有用途權(quán)威的、可信的數(shù)據(jù)針對(duì)所有工程自適應(yīng)數(shù)據(jù)效勞大數(shù)據(jù)集成

從大數(shù)據(jù)中獲得商業(yè)價(jià)值Hadoop–Web處理、文本挖掘、欺詐/風(fēng)險(xiǎn)分析、圖像及視頻處理,信息管理環(huán)境數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/中心應(yīng)用大規(guī)模處理–OLTP,OLAP海量交易數(shù)據(jù)海量社交互動(dòng)數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)處理利用Hadoop擴(kuò)展企業(yè)環(huán)境及架構(gòu)Hadoop-sandbox,staging,archive社交媒體其他互動(dòng)數(shù)據(jù)點(diǎn)擊流科學(xué)/生物研究傳感器–機(jī)器/設(shè)備,詳細(xì)話單(CDR)圖像,文本海量交易數(shù)據(jù)的廣泛連接功能海量社交互動(dòng)數(shù)據(jù)的連接功能Hadoop的連接功能啟用解決方案NEWInformatica的大數(shù)據(jù)策略針對(duì)所有數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)集成針對(duì)所有用戶自助服務(wù)針對(duì)所有用途權(quán)威的、可信的數(shù)據(jù)針對(duì)所有工程自適應(yīng)數(shù)據(jù)效勞支持多種風(fēng)格MDM的平臺(tái)

統(tǒng)一平臺(tái)支持不同架構(gòu)和數(shù)據(jù)主題多種主題

CustomerMasterProductMasterChartofAccountsLocationMaster…多種風(fēng)格RegistryAnalyticCo-existenceTransactional…多種用法DataIntegrationDataQualityDataServices…多種部署HubMDMFederatedMDMMDMintheCloudMDMasaService…UniversalMDM可重用的數(shù)據(jù)質(zhì)量策略

可信數(shù)據(jù)的統(tǒng)一平臺(tái)Informatica的大數(shù)據(jù)策略針對(duì)所有數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)集成針對(duì)所有用戶自助服務(wù)針對(duì)所有用途權(quán)威的、可信的數(shù)據(jù)針對(duì)所有工程自適應(yīng)數(shù)據(jù)效勞自助效勞式數(shù)據(jù)集成BI/報(bào)表數(shù)據(jù)集成分析員數(shù)據(jù)集成開發(fā)人員SQL/WebService數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)批量ETLSQL/WebService“Informatica的自助服務(wù)式數(shù)據(jù)集成通過消除手工操作大的提高生產(chǎn)效率，并且允許分析員可以做更多的事情。分析員可以自己通過基于瀏覽器的工具直觀地定義和校驗(yàn)從源到目標(biāo)的處理流程。并以此自動(dòng)生成映射邏輯，交由開發(fā)人員部署運(yùn)行。”

--SeanHickey,ManagerDataIntegration,T-Mobile自助效勞

業(yè)務(wù)人員特定業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的使用SFDC賬戶數(shù)據(jù)展開層次關(guān)系賬戶層次關(guān)系提高分析員和開發(fā)人員的效率和協(xié)助節(jié)約項(xiàng)目時(shí)間和成本基于業(yè)務(wù)實(shí)體的映射關(guān)系，而不是表標(biāo)記內(nèi)容擴(kuò)充工程的元數(shù)據(jù)快速映射自助效勞

應(yīng)用加速器使工程快速啟動(dòng)Informatica的大數(shù)據(jù)策略針對(duì)所有數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)集成針對(duì)所有用戶自助服務(wù)針對(duì)所有用途權(quán)威的、可信的數(shù)據(jù)針對(duì)所有工程自適應(yīng)數(shù)據(jù)效勞

METADATAREPOSITORY多協(xié)議的數(shù)據(jù)供給

可重用的數(shù)據(jù)效勞SQLWeb

servicesBatch易于重用的數(shù)據(jù)集成邏輯和數(shù)據(jù)對(duì)象，支持不同模式和協(xié)議元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可視化開發(fā)環(huán)境獨(dú)立于設(shè)計(jì)過程的執(zhí)行和優(yōu)化不需要重新開發(fā)和編譯的邏輯數(shù)據(jù)對(duì)象減少數(shù)據(jù)集成開發(fā)和維護(hù)的重復(fù)勞動(dòng)WebServices集成的數(shù)據(jù)質(zhì)量

動(dòng)態(tài)在訪問端應(yīng)用數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)那么

IntegratedDataQuality通過數(shù)據(jù)效勞提供數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)那么使用數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)那么和模板庫(kù)自動(dòng)生成數(shù)據(jù)質(zhì)量轉(zhuǎn)換處理實(shí)時(shí)處理，不是預(yù)處理和后處理在訪問端實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量控制規(guī)則DataQuality

v9.x.xInformatica大數(shù)據(jù)集成SavedmillionsannuallybyimprovingtruckingoperationsandempoweringbusinesswithHadoop-basedfree-formquestionsusingsensor,mobileandgeospatialdataUniteoperationsacross200brandsover100+countriesthroughmigrationofbusinessdatafromfivesystemstooneDeliver5xfaster&directaccesstocustomer,risk,claimsdatainvarietyofsources–DW,16legacy,30000datamarts,10Mclaimsviadatafeedsat1/3ofthecostDeliverAnalyticalInsightImproveBusinessProcessesImproveEfficiency&ReduceCostsMergersAcquisitions&DivestituresAcquire&RetainCustomersOutsourceNon-coreFunctionsGovernanceRiskComplianceIncreasePartnerNetworkEfficiencyIncreaseBusinessAgility業(yè)務(wù)需求BigData

Warehousing&OperationalBIBigData

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