[Workshop] Stream-Verarbeitung leicht gemacht mit Flink | Jetzt registrieren
Ein Shift-Left-Ansatz bei der Verarbeitung und Verwaltung von Daten hilft dabei, den ROI auf Data-Warehouses zu maximieren. Datenqualitätsprobleme können um bis zu 60 % reduziert, Rechenkosten um 30 % gesenkt und gleichzeitig die Engineering-Produktivität verbessert werden.
Shift Left: Mit Datenprodukten Operations und Analytics vereinen
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Read BlogWas ist eine Headless Data Architecture?
Video ansehenJederzeit High-Fidelity-Daten bereitstellen, die kontinuierlich fließen, sich weiterentwickeln und mit Echtzeit-Daten-Streaming und In-Flight verarbeitet werden.
Daten umgehend an verschiedene Kontexte anpassen und die Self-Service-Suche und Auffindbarkeit unternehmensweit ermöglichen.
Daten nur einmal an der Quelle verarbeiten und verwalten. Datenqualitätsprobleme um 40–60 % reduzieren, damit sich das Data-Engineering-Team auf strategisch wichtigere Projekte konzentrieren kann.
Mehr als 120 selbstverwaltete und mehr als 80 vollständig verwaltete Zero-Code- und CDC-Connectors ermöglichen die sofortige Konnektivität zu vorhandenen Datensystemen
Eigene Connectors nutzen und sicher und kostengünstig über unseren vollständig verwalteten Cloud-Service einsetzen
Sofortiger Zugriff auf Streaming-Daten direkt in AWS, Azure und GCP, ohne das bevorzugte Tool verlassen zu müssen
Streams umgehend bereinigen, filtern, verbinden und anreichern, um die Daten-Wiederverwendung zu fördern
Process continuously and serve incrementally updated views of data in milliseconds
Stream-Verarbeitung, Batch-Verarbeitung und ad hoc-Analysen mithilfe einer einheitlichen API
Java, Python und SQL mit mehr als 150 integrierten Funktionen
Vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige Datenprodukte mit eindeutigen Datenverträgen und Schema-Management erstellen
Help data consumers securely self-serve to search and repurpose data products via the Data Portal
Kafka Topics und zugehörige Schemata mit Tableflow und einem Klick in Iceberg-Tabellen umwandeln
„[Datenbereinigung] Es ist eine kostspielige Methode, sie in den Deltalake zu verschieben. Die Deduplikation in Confluent ist die günstigere Variante. Wir müssen es nur einmal machen.“
„Ich bin ein großer Fan des [Shift Left]-Ansatzes. Auf diese Weise würden wir Datensätze leichter auffindbar machen. Ich wusste, dass Confluent eine Integration mit Alation hat, aber es ist großartig zu hören, dass ihr auch andere Wege [Data Portal] habt, um diese Funktionen zur Verfügung zu stellen.“
Gemeinsam mit unseren Partnern maximieren wir den Nutzen hochwertiger Datenprodukte im gesamten Ökosystem.
Onehouse
SIs