目次

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  1. はじめに
  2. Informatica Data Engineering Integrationについて
  3. マッピング
  4. マッピングの最適化
  5. ソース
  6. ターゲット
  7. トランスフォーメーション
  8. Pythonトランスフォーメーション
  9. データプレビュー
  10. クラスタワークフロー
  11. プロファイル
  12. 監視
  13. 階層データ処理
  14. 階層データ処理設定
  15. スキーマが変更された階層データの処理
  16. インテリジェント構造モデル
  17. ブロックチェーン
  18. ステートフルコンピューティング
  19. 付録 A: 接続リファレンス
  20. 付録 B: データ型リファレンス
  21. 付録 C: 関数リファレンス

ユーザーガイド

ユーザーガイド

あなたは投資銀行家であり、株式の人気とリスクを見積もり、顧客の好みに基づいて、各顧客を株式と適合させる必要があります。あなたのCIOは、各株式の人気とリスクの計算処理を自動化し、株式を各顧客と関連付け、全顧客に推奨株式のリストを記載した電子メールを送信することを求めています。
プロジェクトに次の要件を検討します。
  • 各株式によって生成されるデータ量は、10テラバイトを超えます。
  • 株式への変更をマイクロ秒で分析する必要があります。
  • 株式はTwitterフィードと企業の株式取引Webサイトに含まれるため、これらのソーシャルメディアソースを分析する必要があります。
要件に基づき、IT部門と共同で、株式の人気を判断するためのマッピングを作成します。1つのマッピングは、株式がTwitterフィードに含まれる回数を追跡し、もう1つのマッピングは、顧客が企業の株式取引Webサイトの株式に関して問い合わせた回数を追跡します。