Strategien für Replikation, Batch-Verarbeitung und Streaming, um Analytics und KI-Initiativen zu verbessern

In einer Umfrage gab mehr als die Hälfte der Datenexperten (55 %) an, dass in ihrem Unternehmen über 1.000 Datenquellen vorhanden sind. Daher ist das Data Engineering unerlässlich, damit große Datenmengen ordnungsgemäß verwendet und Business Value daraus gewonnen werden kann.

Daher hat sich Data Engineering von der zeitaufwändigen, manuellen Programmierung hin zu einem auf KI-basierenden, automatisierten und benutzerfreundlichen, GUI-basierten Ansatz ohne bzw. mit geringem Programmieraufwand entwickelt.

In unserem White Paper „6 Best Practices für Replikation, Batch-Verarbeitung und Streaming, um Analytics und KI-Initiativen zu verbessern“ erfahren Sie mehr über folgende Themen:

• Herausforderungen bei Data Engineering und wie Sie sie lösen können
• Reale Use Cases, darunter auch, wie es einem Unternehmen gelungen ist, die Produktivität von Entwicklern mit Echtzeitdaten um 80 % zu verbessern
• Wie Informatica Data Engineers hilft, autonome, solide und KI-basierte Datenpipelines zu erstellen