[Workshop] Stream-Verarbeitung leicht gemacht mit Flink | Jetzt registrieren

Shift Left für ...

Ausufernde Datenmengen, manuelle Break-Fixes und hohe Kosten vermeiden durch die Verarbeitung und Verwaltung von Daten direkt an der Quelle, Millisekunden, nachdem sie entstehen.

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60%

weniger Fehler aufgrund der Datenqualität durch einen Shift-Left-Ansatz für Data Governance, um schlechte Daten proaktiv aus Warehouses und Lakes fernzuhalten

30%

geringere Rechenkosten durch einen Shift-Left-Ansatz für die Datenverarbeitung zur Entwicklung von Datensätzen, die mehrere Data-Warehouses und Data Lakes versorgen

Millionen

Dollar an Einsparungen bei Engineering- und Betriebskosten

Aktuelle Trends

A Guide to the Headless Data Architecture

How to build modular data ecosystems that avoid copying data, building complex pipelines, or dealing with chronic break-fix work.

Read Blog

Wie entstehen wiederverwendbare Datenprodukte auf Basis eines Shift-Left-Ansatzes?

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Show me how: Shift Left Processing from Data Warehouses

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Confluent arbeitet mit Snowflake am Polaris-Katalog für Apache Iceberg zusammen

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Einmal entwickeln. Als Stream oder Tabelle verwenden

So kommt Echtzeit ins Data Warehouse

Von jedem legacy oder modernen Datensystem aus in jedes Cloud Data-Warehouse streamen, um datengetriebene Entscheidungen mit den aktuellsten Daten zu ermöglichen.

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Von Topics zu Tabellen mit einem Klick

Streaming-Daten und zugehörige Schemata mit einem Klick in Apache Iceberg-Tabellen konvertieren, um sie in jedes Data-Warehouse, jeden Data Lake oder jede Analyse-Engine einzuspeisen

Tableflow anzeigen

Beliebteste Anwendungsfälle entdecken

Wie die Daten-Streaming-Plattform von Confluent hilft, jegliche Art von Batch- und Echtzeit-Anwendungsfällen umzusetzen.

Alle Anwendungsfälle anzeigen

Customer Stories

Wie innovative Unternehmen den Shift-Left-Ansatz für Datenverarbeitung und Governance mithilfe von Confluent umsetzen.

Picnic nutzt Confluent, um Kundenanalysen durchzuführen

Picnic hat seine Produktempfehlungen verbessert und gleichzeitig die Infrastrukturkosten um 40 % reduziert

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iFood versorgt seinen Data Lake mit vorverarbeiteten und angereicherten Daten

iFood nutzt Confluent, um die Anzahl der Bestellungen pro Sekunde zu überwachen und Lieferungen in Echtzeit auf ihrer Plattform zu verfolgen

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BigCommerce bietet Händlern Analysen und Einblicke in Echtzeit

Wie BigCommerce Daten ohne Downtime, Datenverlust oder Beeinträchtigung des Nutzererlebnisses an BigQuery streamt.

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„Wir haben heute über 40.000 ETL-Jobs. Ein Chaos ... der Shift-Left-Ansatz bei der Datenverwaltung wäre transformativ für unser Unternehmen.“

Head of Data

Fortune 100 Finanzinstitut

„Der Business Case für [Streaming] ist wirklich überzeugend. Unseren Tests und Prognosen zufolge erwarten wir über drei Jahre hinweg mindestens einen zehnfachen ROI für diese Investition.“

Head of Data and Analytics

Marketplace für Ferienunterkünfte

Confluent Daten-Streaming-Plattform

Entwickler-Agilität und schnellere Innovationen zu geringeren Kosten fördern, mit hochwertigen, vertrauenswürdigen und kontextbezogenen Daten, die immer aktuell sind.

Verbinden und streamen

Echtzeitdaten kontinuierlich erfassen und an Data-Warehouse, Data Lake und operative Systeme und Apps weitergeben.

Verarbeiten

Flink Stream-Verarbeitung kontinuierlich nutzen, um Daten zu optimieren, sobald sie generiert werden und dadurch hochwertig kuratierte, wiederverwendbare Datenprodukte zu ermöglichen.

Verwalten

Datenverträge ermöglichen Qualitätsprüfungen in der Pipeline, um fehlerhafte Daten für nachgelagerte Anwendungen zu reduzieren.

Tableflow

Operative Daten mit einem Klick als einsatzbereite Iceberg-Tabelle darstellen.

Beschleunigte Einführung mit Confluent und seinen Partnern

Die Kooperation mit unseren Partnern ermöglicht es, den Nutzen hochwertiger Datenprodukte über das gesamte Ökosystem hinweg zu maximieren.

Shift Left für ...

60%

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Millionen

Aktuelle Trends

A Guide to the Headless Data Architecture

Einmal entwickeln. Als Stream oder Tabelle verwenden

So kommt Echtzeit ins Data Warehouse

Von Topics zu Tabellen mit einem Klick

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Customer Stories

Picnic nutzt Confluent, um Kundenanalysen durchzuführen

iFood versorgt seinen Data Lake mit vorverarbeiteten und angereicherten Daten

BigCommerce bietet Händlern Analysen und Einblicke in Echtzeit

Confluent Daten-Streaming-Plattform

Verbinden und streamen

Verarbeiten

Verwalten

Tableflow

Beschleunigte Einführung mit Confluent und seinen Partnern

Cloud-Anbieter

ISVs

Systemintegratoren

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