Oracle Data Integrator Enterprise Edition

Oracle Data Integrator(ODI)は、従来のETLサーバーに依存することではなく、ターゲット・データベースの能力を活用することで、データをより高速にロードしてデータウェアハウスに変換します。構築済みのコネクタは、データベースとビッグデータの接続に必要な手動の統合タスクを自動化することにより、統合を簡素化します。

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Oracle Data Integrator Enterprise Editionの特徴

高性能のデータ変換

強力な抽出、変換、読み込み(ETL)

データベースへのプッシュダウン変換により、ソース・システムに対するパフォーマンスの影響を最小限に抑えます。

低コスト

従来の個別のETL変換サーバーの代わりに、データベースシステムのCPUとメモリの能力を使用して変換を実行します。

ビッグデータのネイティブ・サポート

ビッグデータ標準に従ってApache Sparkコードを生成し、データ・マッピングを変換して実行します。


アウト・オブ・ボックス統合機能

包括的で構築済みのコネクタ

ナレッジ・モジュールの大規模なライブラリにより、ソースとターゲットの統合が簡素化されます。Oracle Data Integratorのモジュール型設計により、開発者は複数のシステムを接続する際の柔軟性を高めることができます。

宣言型デザイン

データマッピング・ルールを再利用すると、統合ロジックの開発を加速し、生産性を向上させることができます。

ガイド付きの統合

ODI Studioは、ベストプラクティスを使用して、システム間のデータ・マッピングを簡素化します。


異種システムのサポート

ビッグデータの統合

Hadoop、Spark Streaming、Hive、Kafka、HBase、Sqoop、Pig、Cassandra、NoSQLなどのデータベース用に事前構築されたビッグデータ・コネクタにより、ユーザーはあらゆるソースからの任意のデータを統合できます。

一般的なデータベースとその他のテクノロジー

Oracle Autonomous Database、ERPおよびCRMシステム、B2Bシステム、フラット・ファイル、XML、JSON、LDAP、JDBC、ODBC、SaaS、およびサードパーティのアプライアンスを含む広範なデータベースに対応します。


Oracle GoldenGateとの統合

データのロードと同期の統合

データ複製でETLを強化して、データベースとデータウェアハウスが常に同期された状態を維持します。

リアルタイムのデータウェアハウス

データウェアハウスまたはビッグデータ・システムへのデータのロードとリアルタイム・データの変換を高速化します。


Oracle Enterprise Metadata Managementとの統合

ガバナンスと透明性

オラクルとサードパーティのテクノロジーから探索、検索、データ系列のメタデータを収集して、データの信頼性を高めることができます。

モデルのバージョン管理

コンプライアンスの目的でメタデータ・モデルを比較できます。


Oracle Enterprise Managerとの統合

データ管理を一元化

Oracle Enterprise Managerは、1つの場所からの監視と管理に対応し、生産性を向上させます。

Oracle Management Pack for ODI

Oracle Enterprise Managerプラットフォーム内でETLと統合アクティビティを監視および管理できます。


GoldeGateのロゴ

Raymond James Financials、エンタープライズ・データウェアハウスのデータを統合するためにOracle Data Integratorを選択

Raymond JamesはOracle GoldenGateとの簡単な統合により、データのロード、およびクライアントのパフォーマンス・レポート生成を数分ではなく数秒で行えるようになりました。これにより、何千人ものファイナンシャル・アドバイザーは、クライアントがより良い意思決定を行えるようサポートし、顧客満足度を向上させることができました。

Oracle Data Integratorソリューション

  • データウェアハウスへのデータのロード

    自動変換機能を備えたデータウェアハウスで分析するためにデータをインポートして準備できます。

  • データレイクへのデータの取り込み

    非構造化データとオブジェクトのデータを多くのソースからデータレイクに取り込みます。

  • 機械学習(ML)と分析を実現するビッグデータの統合

    MLとAI用のHadoop、Kafka、JMS、NoSQLデータベースを使用して、モデリングおよびビッグデータ分析で使用するデータをインポートして準備できます。

  • データ・インフラストラクチャを最新化

    統合にSparkエンジンを活用することで、ビッグデータのネイティブ・サポートを利用できます。

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