Die Real-Time Big Data Platform erweitert die bekannte Talend Integration um Funktionen für die Verarbeitung großer und vielfältiger Datenvolumen. Spezielle Konnektoren für semi- oder unstrukturierte Formate, Komponenten zum Verarbeiten großer Datenmengen, zusätzliche Funktionen und Kapazitäten für unstrukturierte Daten sowie die Batch-Integration von Spark, Kafka, Storm etc. ermöglichen den Einsatz in einem komplexen Datenszenario.
Was ist Talend Real-Time Big Data Platform?
Nutzen Sie das Potential von Echtzeit- und Streaming-Analysen durch serverloses Spark Streaming und maschinelles Lernen. Talend Real-Time Big Data Integration generiert nativen Code, der sich in Ihrer Cloud sowie in hybriden oder Multi-Cloud-Umgebungen bereitstellen lässt. So können Sie noch heute mit Spark Streaming anfangen, um aus all Ihren Batch-Datenpipelines zuverlässige und aussagekräftige Echtzeit-Erkenntnisse zu gewinnen.
Mit Talend müssen Sie Ihre Datenpipelines nicht jedes Mal anpassen, wenn neue Versionen oder Releases von Big Data- oder Cloud-Plattformen auf den Markt kommen. Sie können auf all Ihre bisherigen Investitionen aufbauen und mit dynamischer Distributionsunterstützung und portierbaren Datenpipelines Innovationen im gewünschten Tempo umsetzen.
Einsatzszenarien:
Hier kann Talend Real-Time Big Data Platform zum Einsatz kommen:
Aufbau eines Data Lake
Analyse auf Streaming-Daten
Anbindung von Maschinendaten
Profitieren Sie von den Vorteilen:
Nutzung spezifischer Big Data Funktionen
Implementierung von Real-Time Analytics
Wir beraten Sie gerne.
Datenintegration in Real-Time oder Batch, Data Warehouse oder Big Data – wer mit den Paradigmenwechsel mithalten will, muss die Hintergründe verstehen. Unsere Berater*innen sind nicht nur in den Produkten von Talend bestens ausgebildet, sondern verstehen auch die Architekturen und Konzeption. Zusammen mit unseren Experten finden Sie den besten Weg für Ihre Daten von der Quelle bis zum Ziel, egal ob Data Warehouse oder Data Lake.
Wir begleiten Sie beim Aufbau Ihrer Big Data Plattform:
Martin ClementTeamleiter Analytics
Auf Basis Ihrer Use Cases analysieren wir die Anforderungen und erörtern die fachlichen und technischen Rahmenbedingungen. Gemeinsam definieren wir strukturierte wie semi-/unstrukturierte Datenquellen, wählen sinnvolle Integrations- und Speicherungsoptionen und modellieren Ihren zukünftigen Data Lake in hybriden oder Multi-Cloud-Umgebungen. Auf dieser Basis diskutieren wir mit Ihnen mögliche Implementierungsansätze für Datenpipelines und Streaming Analysen.
In enger Zusammenarbeit mit den Analysten in Ihrem Haus implementieren wir meist in agiler Vorgehensweise Prototypen oder MVPs (Minimum Viable Products) für Ihre Use Cases und stellen den Nutzen der jeweiligen Lösung dar. Auf dieser Grundlage implementieren wir anschließend gemeinsam den Data Lake und unterstützen Sie bei der Entwicklung und Operationalisierung von Prozessen und Streaming Analysen.
Bei der agilen Projektsteuerung werden Ihre Mitarbeiter von Anfang an in die Implementierung eingebunden, wirken bei der Erstellung von Prototypen und MVPs mit und implementieren gemeinsam mit unseren Spezialisten die gewünschten Lösungen. Individuelle Schulungen und laufender Know-how-Transfer ergänzen das Training on the Job.