Informatica erweitert Databricks-Kooperation und Snowflake-Ökosystem

Unity-Catalog-Integrationen und Superpipe für Snowflake Informatica erweitert Databricks-Kooperation und Snowflake-Ökosystem

12.01.2024 Von Bernhard Lück 1 min Lesedauer

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Informatica kündigt erweiterte Databricks- und Unity-Catalog-zertifizierte Datenpipeline-Integrationen für eine schnelle Datenaufnahme und -aufbereitung aus über 300 Quellen an. Zudem sei mit Superpipe für Snowflake die Datenintegration und -replikation nun 3,5-mal schneller.

Informatica möchte die Aufnahme und Aufbereitung sowie die Integration und Replikation von Daten verbessern.(Bild: Informatica) — Informatica möchte die Aufnahme und Aufbereitung sowie die Integration und Replikation von Daten verbessern.
(Bild: Informatica)

Das Unternehmen stärkt seine Partnerschaften mit Databricks durch erweiterte Unity-Catalog-Integrationen. Die Datenaufnahme- und -verarbeitungspipelines von Informatica laufen auf Databricks und können mit Databricks Unity Catalog genutzt werden, so der Softwarehersteller. Kunden erhielten eine Lösung zur schnellen Datenaufnahme aus über 300 Quellen und zur Vorbereitung mit einer Bibliothek von codefreien Datenverarbeitungsfunktionen. Informatica zufolge umfassen die zertifizierten Unity-Catalog-Funktionen CDI Ingest, automatisiertes PSL-Management, Cloud-Data-Integration-Transformation und volle Unterstützung der kostenlosen CDI-Edition. Informaticas PowerCenter-Modernisierungsprogramm für Databricks ermögliche eine automatische Migration von Legacy-Datenpipelines in die Cloud.

Bei den drei neue Funktionen für das Snowflake-Ökosystem handelt es sich um die Informatica Superpipe für Snowflake, den Enterprise Data Integrator (EDI) und Apache Iceberg on Snowflake. Diese Innovationen sollen die Datenintegration und -replikation zu verbessern: Die Superpipe sorge für eine bis zu 3,5-mal schnellere Aufnahme und Replikation in Snowflake, mit dem EDI könne die Intelligent-Data-Management-Cloud-Plattform (IDMC) nahtlos genutzt werden und mit Apache Iceberg on Snowflake sei es möglich, Analysedatensätze mühelos in native und externe Iceberg-Tabellen auf Snowflake zu laden.

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