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

Weniger Datenbereinigung. Mehr Entwicklung.

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.

Prevent Bad Data in Streams

Shift Left: Mit Datenprodukten Operations und Analytics vereinen

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Confluent partners with Snowflake on Polaris Catalog for Apache Iceberg

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Headless Data Architecture

Was ist eine Headless Data Architecture?

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Process and govern to the left. Savings to the right.

Aktuellste Daten für Analysen bereitstellen

Jederzeit High-Fidelity-Daten bereitstellen, die kontinuierlich fließen, sich weiterentwickeln und mit Echtzeit-Daten-Streaming und In-Flight verarbeitet werden.

Einsatzbereite, vertrauenswürdige Datenprodukte liefern

Daten umgehend an verschiedene Kontexte anpassen und die Self-Service-Suche und Auffindbarkeit unternehmensweit ermöglichen.

ROI-Maximierung bei Data-Warehouses und Data Lakes

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.

Daten aus operativen Systemen sofort verbinden und streamen

Sofort einsatzbereite Connectors

Mehr als 120 selbstverwaltete und mehr als 80  vollständig verwaltete Zero-Code- und CDC-Connectors ermöglichen die sofortige Konnektivität zu vorhandenen Datensystemen

Custom Connectors

Eigene Connectors nutzen und sicher und kostengünstig über unseren vollständig verwalteten Cloud-Service einsetzen

Native Cloud-Integrationen

Sofortiger Zugriff auf Streaming-Daten direkt in AWS, Azure und GCP, ohne das bevorzugte Tool verlassen zu müssen

Build it once. Build it right. Reuse it anywhere

Bereinigung direkt an der Quelle

Streams umgehend bereinigen, filtern, verbinden und anreichern, um die Daten-Wiederverwendung zu fördern

Process incrementally

Process continuously and serve incrementally updated views of data in milliseconds

Batch- und Echtzeitverarbeitung ermöglichen

Stream-Verarbeitung, Batch-Verarbeitung und ad hoc-Analysen mithilfe einer einheitlichen API

Bevorzugte Programmiersprache nutzen

Java, Python und SQL mit mehr als 150  integrierten Funktionen

Self-Service-Zugriff auf vertrauenswürdige Datenprodukte ermöglichen

Datenqualität ab der Quelle garantieren

Vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige Datenprodukte mit eindeutigen Datenverträgen und Schema-Management erstellen

Discover reusable data products

Help data consumers securely self-serve to search and repurpose data products via the Data Portal

Streaming und Analysen vereinen

Kafka Topics und zugehörige Schemata mit Tableflow und einem Klick in Iceberg-Tabellen umwandeln

Shift-Left-Verwaltung und -Verarbeitung, um den Nutzen von Data-Warehouses und Lakehouses zu maximieren.
Shift Governing and Processing Large
Shift Governing and Processing Mobile

Confluent + Partner beschleunigen die Einführung

Gemeinsam mit unseren Partnern maximieren wir den Nutzen hochwertiger Datenprodukte im gesamten Ökosystem.

Cloud-Anbieter
Unabhängige Softwareanbieter

Onehouse

Systemintegratoren

SIs

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