Information Builders, fabricante especializado en business intelligence (BI) y analítica, integridad e integración de la información, ha anunciado que su producto iWay Big Data Integrator (iBDI) estará disponible en la nube a través de Microsoft Azure Marketplace. Esta solución simplifica la creación, gestión y empleo de los lagos de datos basados en Hadoop, proporcionando una aproximación moderna a la integración y gestión de información que garantice los niveles de capacidad, compatibilidad y flexibilidad necesarios para extraer valor de los proyectos de Big Data.
Numerosas organizaciones suelen confiar en Hadoop para afrontar su tránsito por el Big Data. Si bien, para recuperar toda la inversión realizada, las organizaciones han de contar con la capacidad de afrontar la gestión de datos dentro del propio clúster de Hadoop. iWay Big Data Integrator proporciona esta funcionalidad de manera nativa, mientras que las soluciones de la competencia requieren que el cliente extraiga la información de Hadoop para poder gestionarla. Además, la intuitiva interfaz de iBDI garantiza que el usuario pueda emplearla sin necesidad de contar con un amplio conocimiento de Hadoop.
Éstas son las principales funcionalidades de iBDI:
- Spark Pipeline: El proceso basado en Apache Spark se puede configurar a través de iBDI para transformar, limpiar, unir y desarrollar otras operaciones con datos entrantes. De esta manera se podrán desarrollar numerosas operaciones in-memorysobre el clúster Spark, lo que permitirá intensificar la eficiencia y el ahorro de recursos, de tiempo y de operaciones de lectura/escritura.
- Ingesta de datos: iBDI oculta la complejidad de la ingesta, el reemplazo y la de-duplicación de datos gracias al empleo de varias tecnologías, sin necesidad de programación.
- Transformación de datos: iBDI capacita al ecosistema Hadoop y a los componentes nativos para transformar los datos desde numerosas fuentes hacia uno o varios objetivos.
Gracias a estas y otras funcionalidades, iWay Big Data Integrator ayudará a las compañías a extraer mucho más partido de sus proyectos de Big Data con el objetivo de modernizar sus operaciones, emplear el talento existente para acelerar su adopción, garantizar una mayor agilidad a un menor coste, optimizar la relación con el cliente, gestionar el riesgo de manera más efectiva e identificar nuevas fuentes de ingresos.
