Oracle Data Integrator (ODI) charge et transforme les données plus rapidement en data warehouses en exploitant la puissance de la base de données cible au lieu de s'appuyer sur un serveur ETL conventionnel. Les connecteurs prédéfinis simplifient l'intégration en automatisant les tâches d'intégration manuelles nécessaires pour connecter les bases de données et Big Data.
Oracle continue d'apporter des améliorations à ses outils d'intégration de données. Il s'agit d'une des nombreuses raisons pour lesquelles Oracle a été nommé leader pour la 15e année consécutive.
Découvrez les principes, les cas d'utilisation et les exemples de clients Oracle qui déploient un maillage de données.
Transformation push-down vers la base de données pour minimiser l'impact sur les performances des systèmes source.
Utilisez la puissance du processeur et de la mémoire du système de base de données pour exécuter des transformations au lieu d'un serveur de transformation ETL conventionnel distinct.
Générez le code Apache Spark en suivant les référentiels Big Data pour transformer et exécuter les mappages de données.
La grande bibliothèque de modules de connaissances simplifie l'intégration des sources et des cibles. La conception modulaire d'Oracle Data Integrator donne aux développeurs plus de flexibilité lors de la connexion de plusieurs systèmes.
La réutilisation des règles de mappage de données pour accélérer le développement de la logique d'intégration augmente la productivité.
ODI Studio utilise les meilleures pratiques pour simplifier le mappage de données entre les systèmes.
Les connecteurs de big data prédéfinis pour les bases de données Hadoop, Spark Streaming, Hive, Kafka, HBase, Sqoop, Pig, Cassandra, NoSQL, etc. permettent aux utilisateurs d'intégrer toutes les données, quelle que soit leur source.
Prise en charge étendue des bases de données, y compris les systèmes Oracle Autonomous Database, ERP et CRM, les systèmes B2B, les fichiers plats, XML, JSON, LDAP, JDBC, ODBC, SaaS et les appliances tierces.
Améliorez l'ETL avec la réplication des données pour assurer la synchronisation des bases de données et des data warehouses.
Chargement plus rapide des données et transformation des données en temps réel en un système data warehouse ou Big Data.
Récupérez les métadonnées pour l'exploration, la recherche et le lignage de données à partir d'Oracle et de technologies tierces pour une plus grande confiance dans les données.
Comparez les modèles de métadonnées pour la conformité.
Oracle Enterprise Manager aborde la surveillance et la gestion à partir d'un seul endroit, améliorant ainsi la productivité.
Surveillez et gérez vos activités ETL et d'intégration au sein de la plate-forme Oracle Enterprise Manager.
Raymond James s'est intégré facilement à Oracle GoldenGate pour charger des données et générer les rapports de performance des clients en quelques secondes, au lieu de plusieurs minutes. Cela a permis à des milliers de conseillers financiers d'aider les clients à prendre de meilleures décisions et à améliorer leur satisfaction.
Importez et préparez les données pour l'analyse dans des data warehouses avec des capacités de transformation automatique.
Ingérez des données non structurées et des objets dans des lacs de données à partir de nombreuses sources
Importez et préparez les données à utiliser dans la modélisation et les analytiques Big Data avec les bases de données Hadoop, Kafka, JMS, NoSQL pour ML et IA.
Bénéficiez d'une prise en charge native de Big Data en exploitant le moteur Spark pour les intégrations.
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Oracle Data Integrator préconfiguré simplifie le chargement et la transformation des données dans Oracle Cloud.
Essayez la dernière version Oracle Data Integrator sur différentes plateformes.