Catalog of Catalogs с ИИ обеспечивает учет всех метаданных и выстраивание взаимосвязей для всех данных компании и всех сценариев их использования.
DIS Group, мастер-дистрибьютор Informatica, теперь предлагает на российском рынке новые функции в составе платформы управления данными Informatica Intelligent Data Platform с искусственным интеллектом CLAIRE. Среди этих функций – каталог каталогов Catalog of Catalogs (в решении Informatica Enterprise Data Catalog) и супермаркет данных Data Marketplace (в решении Informatica Axon Data Governance).
Первый в своем роде Catalog of Catalogs с ИИ обеспечивает учет всех метаданных и выстраивание взаимосвязей (data lineage, линеджей данных) для всех данных компании и всех сценариев их использования. Это помогает получить более полное понимание корпоративной информации во всех экосистемах организации. Data Marketplace позволяет бизнес-пользователям из единой панели управления искать, просматривать данные, делать запросы к ним, получать доступ к надежным корпоративным сведениям.
«Новые функции расширяют возможности использования Informatica Enterprise Data Catalog и Informatica Axon Data Governance. Catalog of Catalogs позволит работать с метаданными всех каталогов, которые установлены в компании. Data Marketplace станет отдельной удобной средой для использования данных не ИТ-специалистами», – рассказал Павел Лихницкий, генеральный директор DIS Group.
Кроме того, в Informatica Intelligent Data Platform был проведен целый ряд улучшений, которые помогут компаниям эффективнее каталогизировать данные, управлять ими и защищать их, использовать продвинутую аналитику и лучше понимать своих клиентов. Также был усилен функционал работы с данными в облачных и гибридных средах.
Среди нововведений в области каталогизации данных – улучшенные подключения для сбора метаданных из BI-решений (например, Qlik Sense, Microsoft PowerBI), баз данных и хранилищ (например, SAP BW, SAP BW/4HANA, Snowflake и Cassandra), облачных платформ (например, Google Cloud Storage), ETL-инструментов и каталогов метаданных (например, AWS Glue). Также в платформу добавлен единственный в своем роде каталог правил обеспечения качества данных и возможность мониторинга этого качества. Кроме того, был добавлен инструмент Data Provisioning, который позволяет data scientists и пользователям BI-решений самостоятельно перемещать данные в единую среду для отдельного использования. Стало доступно профилирование данных с помощью Spark. Оно позволило в 3-5 раз повысить производительность обработки данных в среде Hadoop и обеспечить масштабируемость до миллиардов строк. Улучшено построение линеджей (взаимосвязей) метаданных из инструментов интеграции, BI-решений и других каталогов данных. Многоуровневый просмотр линеджей позволяет пользователям видеть взаимосвязи между данными на уровне и систем, и отдельных полей. Появилась возможность экспорта данных из каталога и обмена метаданными в нём. С помощью искусственного интеллекта CLAIRE и машинного обучения теперь можно определять и находить сложные бизнес-сущности, выявлять ключевые отношения в наборах данных.
В области управления данными и их защиты также был сделан ряд улучшений. Первый в мире супермаркет данных Data Marketplace использует лучшие в своем роде инструменты для обеспечения качества данных, управления метаданными, защиты данных, выстраивает сквозные линеджи. ИИ автоматизирует каталогизацию и классификацию данных из всех источников, ведет их учет в едином пространстве с возможностью полностью просмотреть бизнес-семантику и линеджи данных. Стала прозрачнее информация о качестве данных, их источниках, их конфиденциальности, статуса защиты и доступа к ним, а также – о политиках, которые определяют их использование. При этом владелец данных теперь может заранее согласовывать возможность доступа к данным. Категоризация сведений позволяет легко находить и просматривать детали для более простого доступа к управляемым данным. Нововведения обеспечат квалификационный отбор приоритетных активов данных. Это поможет повысить продуктивность работы ИТ-службы и ее соответствие требованиям бизнеса. При этом улучшится качество данных и политики конфиденциальности данных.
Изменения в платформе Informatica коснулись и аналитики нового поколения. Новая линейка Informatica Data Engineering (ранее Big Data) поможет эффективнее реализовывать инициативы в области продвинутой аналитики и data science. В частности, теперь поддерживается последняя версия Spark в облачных аналитических системах Databricks, AWS и Microsoft Azure. Кроме того, стали доступны рекомендации на основе искусственного интеллекта для конвейеров инжиниринга данных, а также – для категоризации, построения линеджей данных и подготовке данных. Также внедрены нововведения, которые поддерживают продвинутые сценарии использования инжиниринга данных. Среди этих сценариев – применение блокчейна для приложений в финансовой сфере, сферах безопасности и здравоохранения. Также теперь стала доступна продвинутая поддержка реестра Confluent Schema. Были трансформированы конвейеры потоковых данных, в частности, в области обеспечения качества и поиска структуры данных с помощью искусственного интеллекта CLAIRE.
Значительно были улучшены и решения для работы с клиентскими данными. Появилась возможность искать разные варианты записей об одной и той же сущности, сравнивать их, валидировать с использованием искусственного интеллекта. Теперь записи более эффективно автоматически сопоставляются, очищаются, обогащаются с помощью ИИ, который принимает во внимание их контекст. Это помогает упростить использование данных для лучшего понимания компанией своих клиентов, повышения качества клиентского опыта. Технология «нечеткой логики» SSA-Name3 для поиска разных вариантов записей об одной сущности и для сведения этих вариантов в одну «золотую» запись теперь имеет возможность верификации адреса. Это позволяет автоматизировать отслеживание данных, их очистку, стандартизацию, обеспечивает более легкий поиск информации, повышает ее надежность. Для большей продуктивности маркетинговых инициатив были улучшены дашборды. Они стали гибче и дают возможность самостоятельной работы бизнес-пользователей при персонализации предложения, мониторинге и подготовке отчетности. Это обеспечивается за счет новых функциональных возможностей для создания клиентских сегментов и управления ими.
Источник
