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인기 질문

Oracle Data Integrator Enterprise Edition

Oracle Data Integrator(ODI)는 기존 ETL 서버에 의존하는 대신 대상 데이터베이스의 성능을 활용하여 데이터를 데이터 웨어하우스로 더 빠르게 로드하고 변환합니다. 사전 구축된 커넥터는 데이터베이스와 빅데이터를 연결하는데 필요한 수동 통합 작업을 자동화하여 통합을 간소화합니다. Read The Forrester Wave™: 엔터프라이즈 데이터 패브릭, 2020년 2분기, Oracle을 리더 블로그로 명명

Oracle Data Integrator Enterprise Edition 기능

고성능 데이터 변환

강력한 추출, 변환 및 로드(ETL)

소스 시스템에 대한 성능 영향을 최소화하기 위해 데이터베이스로 푸시 다운 변환

비용 절감

데이터베이스 시스템 CPU 및 메모리 능력을 사용하여 별도의 기존 ETL 변환 서버 대신 변환을 실행합니다.

네이티브 빅데이터 지원

빅데이터 표준에 따라 Apache Spark 코드를 생성하여 데이터 매핑을 변환하고 실행합니다.


기본 통합

포괄적이고 사전 구축된 커넥터

대규모 지식 모듈 라이브러리는 소스 및 대상 통합을 단순화합니다. Oracle Data Integrator의 모듈식 디자인은 개발자가 여러 시스템을 연결할 때 더 많은 유연성을 제공합니다.

선언형 디자인

데이터 매핑 규칙을 재사용하면 통합 로직 개발이 가속화되고 생산성이 향상됩니다.

가이드 통합

ODI Studio는 모범 사례를 사용하여 시스템 간의 데이터 매핑을 단순화합니다.


타기종 시스템 지원

빅데이터 통합

Hadoop, Spark Streaming, Hive, Kafka, HBase, Sqoop, Pig, Cassandra, NoSQL 데이터베이스 등에 대해 사전 구축된 빅데이터 커넥터를 사용하여 사용자가 모든 소스의 데이터를 통합할 수 있습니다.

대중적인 데이터베이스 및 기타 기술

Oracle Autonomous Database, ERP 및 CRM 시스템, B2B 시스템, 플랫 파일, XML, JSON, LDAP, JDBC, ODBC, SaaS 및 타사 어플라이언스를 포함한 광범위한 데이터베이스 지원.


Oracle GoldenGate와 통합

데이터 로드 통합 및 동기화

데이터 복제로 ETL을 강화하여 데이터베이스와 데이터 웨어하우스를 동기화 상태로 유지합니다.

실시간 데이터 웨어하우스

더 빠른 데이터 로드 및 실시간 데이터를 데이터 웨어하우스 또는 빅데이터 시스템으로 변환합니다.


Oracle Enterprise Metadata Management와 통합

거버넌스 및 투명성

Oracle 및 타사 기술에서 탐색, 검색 및 데이터 계보를 위한 메타 데이터를 수집하여 데이터 신뢰도를 높입니다.

모델 버전 관리

규정 준수를 위해 메타 데이터 모델을 비교합니다.


Oracle Enterprise Manager와 통합

데이터 관리 중앙 집중화

Oracle Enterprise Manager는 한 위치에서 모니터링 및 관리를 처리하여 생산성을 향상시킵니다.

Oracle Management Pack for ODI

Oracle Enterprise Manager 플랫폼 내에서 ETL 및 통합 활동을 모니터링하고 관리합니다.


GoldeGate 로고

Raymond James Financials는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 데이터를 통합하기 위해 Oracle Data Integrator를 선택했습니다.

Raymond James는 Oracle GoldenGate와 쉽게 통합하여 몇 분이 아닌 몇 초 만에 데이터를 로드하고 클라이언트 성능 보고서를 생성했습니다. 이를 통해 수천 명의 재무 전문가들은 고객이 더 나은 의사 결정을 내리고 고객 만족도를 높일 수 있도록 지원했습니다.

Oracle Data Integrator 솔루션

  • 데이터 웨어하우스로 데이터 로드

    자동 변환 기능을 사용하여 데이터 웨어하우스에서 분석할 데이터를 가져오고 준비합니다.

  • 데이터 레이크로 데이터 수집

    다양한 소스의 데이터 레이크로 비정형 및 개체 데이터 수집

  • 머신 러닝(ML) 및 분석을 위해 빅데이터와 통합

    Hadoop, Kafka, JMS, ML 및 AI 용 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 모델링 및 빅데이터 분석에 사용할 데이터를 가져오고 준비합니다.

  • 데이터 인프라 현대화

    통합 기능을 위한 Spark 엔진을 활용하여 빅데이터에 대한 기본 지원을 받아 보십시오.

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