Zehn Minuten Live-Demo: Kafka-Streaming auf Confluent | Jetzt ansehen
Das Data Warehouse in Echtzeit – mit Confluent
Mit Confluent die Data-Warehouse-Migration und -Modernisierung beschleunigen. Mit der Confluent-Lösung für Data-Warehouse-Modernisierung können Unternehmen hybride und Multicloud-Daten mit dem gewünschten Cloud-Data-Warehouse verbinden und migrieren, um die Streamverarbeitung zu skalieren und neue Echtzeit-Analysen zu unterstützen.
Vorteile einer Modernisierung mit Confluent
Skalierung von Datenverarbeitung in Echtzeit mit Confluent in jeder Umgebung und jedem Data Warehouse.
Senkung der Gesamtbetriebskosten von DW-Daten-Pipelines
Erstellung von Echtzeit-Daten-Pipelines in der gewünschten Programmiersprache, um hybride und Multicloud-Daten rascher mit dem Cloud-Data-Warehouse zu verbinden.
Daten-Streaming der nächsten Generation im Cloud-Maßstab nutzen
Entwicklung basierend auf einer offenen Plattform, unterstützt von Apache Kafka, zur Durchsatzerhöhung und Latenzreduzierung für Echtzeit-Daten-Anwendungen oder Dashboards.
Mit jeder gewünschten App und allen gewünschten Daten verbinden
Mit mehr als 120 Connectors und Cluster Linking können Unternehmen eine Verbindung zu mehr Daten und sogar über mehrere DWs hinweg herstellen – unabhängig davon, wo diese gespeichert werden.
You are in good company
On-Premise-Daten mit der Cloud verbinden
„Wir sind gerade dabei, unsere On-Premise-Teradata-Data-Marts zu Google BigQuery zu verschieben und sehen in diesem Zusammenhang einen starken Anwendungsfall für Confluent Cloud“.
Michael Roseman, SVP und Chief Architect
Snowflake und Confluent unterstützen neues Kundenerlebnis
„Der Business Case hierfür ist wirklich überzeugend. Unseren Tests und Prognosen zufolge erwarten wir über drei Jahre hinweg einen mindestens zehnfachen ROI für diese Investition.“
Bob Pearman, Head of Data and Analytics
Verwaltungsaufwand mit Confluent um 10 % reduziert
„Daten aus unseren Kafka-Themen mit Kafka Connect an BigQuery senden zu können, war ein besonders großer Vorteil für uns ...“
Chirag Dadia, Director of Engineering
Wie trägt Confluent zur DW-Modernisierung bei?
Verbindung von On-Premise- und Multicloud-Daten, Apps und DWS zur Unterstützung von Echtzeit-Analysen.
Mit jeder gewünschten App und allen gewünschten Daten verbinden
Zugang zu einer Bibliothek mit mehr als 120 relevanten Connectors wie Snowflake, Redshift, BigQuery, Synapse und mehr.
Datenverarbeitung innerhalb von Millisekunden, nicht Minuten
Erstellen materialisierter Ansichten, Aggregationen (z. B. Fenstertechnik) und umfangreichen Tabellenverknüpfungen mit SQL zur Reduzierung der Verarbeitungszeiten von Minuten auf Millisekunden im Vergleich zum DW.
Hybride und Multicloud-Umgebungen verknüpfen
Verbindung von Confluent-Clustern über verschiedene Umgebungen hinweg, um mehrere DWs zu verknüpfen und unabhängig von deren Speicherort in Echtzeit auf verteilte Daten zuzugreifen.
Was spricht für eine Modernisierung von Data Warehouses?
Cloud hat den Datenanalyse-Bereich drastisch verändert. Unternehmen haben Speicher- und Rechenfunktionen getrennt, um neue Analysen zu unterstützen – von traditioneller BI bis hin zu maschinellem Lernen.
Unternehmen migrieren ihre Analysedaten von bestehenden On-Premise-Datenanalyseplattformen (Teradata, Cloudera usw.) und stellen fest, dass sie Analysedaten in Cloud-basierten Data Warehouses (Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Synapse) platzieren.
Die Modernisierung eines Data Warehouse und der Wechsel in die Cloud müssen kein mehrjähriges Unterfangen darstellen. Mit der Confluent-Lösung für Data-Warehouse-Modernisierung können Unternehmen jetzt hybride und Multicloud-Daten mit dem gewünschten Cloud-Data-Warehouse verbinden, um neue Echtzeit-Analysen zu unterstützen.
Den Einstieg mit dem gewünschten Cloud-Anbieter machen
Weitere Informationen über unsere Modernisierungslösung für Data Warehousing, und wie der Einstieg mit dem gewünschten Cloud-Anbieter gelingt