개선된 인사이트를 얻기 위한 고품질의 실시간 데이터 제공

IBM InfoSphere ® Information Server Enterprise Edition은 완벽한 기능 세트를 제공하는 업계 최첨단 엔드-투-엔드 데이터 플랫폼입니다. 해당 기능에는 자동화된 데이터 발견, 정책 중심의 거버넌스, 셀프 서비스 데이터 준비, 이동 중인 데이터와 정지 데이터의 데이터 품질 평가와 정리, 그리고 고급 동적 또는 일괄처리 데이터 변환 및 이동이 포함됩니다. 이는 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 또는 하이퍼 컨버지드 시스템(예: IBM Cloud Pak® for Data)에서 신뢰할 수 있는 비즈니스급 데이터를 빅데이터, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 현대화 및 마스터 데이터 관리 등의 주요 비즈니스 이니셔티브에 제공하는 데 도움이 됩니다.

신뢰성 개선으로 혁신 추진

IT 및 비즈니스 사용자의 임시 개발, 테스트 및 생산성을 위해 클라우드 환경을 빠르게 셋업합니다.

비즈니스 용어집 기능

비즈니스 사용자를 위한 엔드-투-엔드 데이터 계보를 포함하여 포괄적 데이터 거버넌스를 구현함으로써 데이터 레이크를 유지보수하는 리스크와 비용을 절감합니다.

배치 및 런타임 유연성

DataStage® ETL 작업을 한 번만 빌드하고 런타임을 다음 어디에든 배치합니다. 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 또는 AI용 플랫폼(예: 컨테이너를 사용 중인 IBM Cloud Pak for Data).

시스템 현대화 및 통합

애플리케이션을 통합하고 더 이상 쓸모가 없는 데이터베이스를 폐기하면서도 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 또는 빅데이터 프로젝트와 관련된 정리되고 일관성 있는 시기 적절한 정보를 제공함으로써 비용을 추가로 절감합니다.

인라인 품질 기반의 머신 러닝

포괄적인 확장형의 데이터 품질 처리를 구현함으로써 가비지인, 가비지아웃 보고와 분석을 없앱니다.

완벽하게 관리되는 서비스로서 가치 구현 시간 단축

IBM Cloud®에서 시작하여 관리와 통제의 부담을 크게 줄임으로써 가치 구현 시간을 앞당깁니다.

주요 기능

직관적 브라우저 기반 사용자 인터페이스(UI)

IBM DataStage Flow Designer는 작업 생성 속도를 개선하는 자동 스키마 전파, 타이프 어헤드 검색, 백워드 기능을 제공하며 사용자는 이를 통해 한 번만 디자인하고 어디서나 실행할 수 있습니다. 사용 패턴을 인지하고 제안하는 코그너티브 디자인을 통해 데이터 통합 플로우를 구축하고 데이터 거버넌스와 고품질 규칙을 적용합니다.

비정형 데이터 소스 분류

IBM Watson® Knowledge Catalog를 IBM StoredIQ®와 통합함으로써 이메일 메시지, 워드 프로세싱 문서, 오디오 또는 비디오 파일, 협업 소프트웨어 또는 인스턴트 메시지를 분류합니다.

다양한 커넥터 지원

Google Cloud Storage, Azure, Cassandra, HBase, Hive, Kafka, Amazon S3, Cloudera 등의 매우 다양한 아웃박스 네이티브 커넥터를 지원합니다.

Watson Knowledge Catalog와 통합

Watson Knowledge Catalog를 사용하여 비즈니스 사용자는 통제되고 안전한 방식으로 데이터 자산을 활용할 수 있습니다.

멀티클라우드 환경에서 데이터 통합 지원

개발 시간을 단축하고 확장성을 개선하며 유연한 설계를 제공하는 DataStage의 내장형 변환 기능을 통해 고용량 데이터를 수집, 변환 및 분배합니다. 일괄처리 기반의 데이터 전달 스타일을 통해 데이터를 실시간으로 비즈니스 애플리케이션에 전달합니다.

데이터 거버넌스를 위한 비즈니스 용어집 및 계보

계보와 품질의 검증을 통해 정보에 대한 완벽하고 권위 있는 뷰를 제공함으로써 가시성과 정보 거버넌스를 개선합니다. 규칙을 중앙에서 유지보수하면서, 뷰를 널리 이용할 수 있도록 하고 공유 서비스로 재사용하도록 할 수 있습니다.

데이터 품질 평가, 분석 및 모니터

정리된 정보를 분석 뷰에 로드함으로써 사용자가 IBM QualityStage®를 통해 데이터 품질을 모니터하고 이를 유지할 수 있도록 합니다. 기업에서 이러한 뷰를 재활용하여 비즈니스 목표에 부합하는 데이터 품질 메트릭을 구축함으로써, 자체 조직은 데이터 품질 문제를 신속히 파악하여 이를 해결할 수 있습니다.

비즈니스 자산 간의 관계 살펴보기

엔터프라이즈 검색 및 Watson Knowledge Catalog를 사용하여 엔터프라이즈의 자산을 찾고 해당 관계를 살펴보며 협업을 수행합니다.

Hadoop과 통합

데이터 이동을 최소화할 수 있도록 빅데이터가 저장된 Hadoop 클러스터의 데이터 노드에서 데이터 통합, 데이터 정리, 데이터 프로파일링 및 분석 워크로드가 실행될 수 있도록 합니다.