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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.
Mit Confluent Cloud Data Warehouses und Data Lakes optimieren
Ein Shift-Left-Ansatz bei der Verarbeitung und Verwaltung der eigenen Daten ermöglicht die optimale Kontrolle. So lassen sich aktuelle Datensätze, die vertrauenswürdig, auffindbar und sofort nutzbar sind entwickeln, um neue Reports oder Analytics-Anwendungsfälle zu erstellen.
Analysen mit Echtzeit-Data-Warehouses optimieren
High-Fidelity-Daten gewährleisten, die kontinuierlich fließen, sich weiterentwickeln und in Echtzeit durch Daten-Streaming In-Flight verarbeitet werden
Vertrauen in die Daten fördern und mehr Autonomie schaffen
Einsatzbereite, vertrauenswürdige Datenprodukte, die während der Verarbeitung an verschiedene Kontexte angepasst werden, ermöglichen es den Engineering-Teams, Daten per Self-Service zu durchsuchen und Zugriff darauf zu erhalten.
ROI-Maximierung bei Data-Warehouses und Data Lakes
Daten müssen nur einmal an der Quelle verarbeitet und verwaltet werden. Datenqualitätsprobleme können somit um 40–60 % reduziert werden und das Data-Engineering-Team kann sich auf strategisch wichtigere Projekte konzentrieren.
Warum Confluent
Mit vollständig verwalteten Connectors, Change Data Capture (CDC) und kontinuierlicher SQL-basierter Verarbeitung vereinfacht Confluent den Aufbau von Streaming-Pipelines zu Cloud-Data-Warehouses, um Echtzeitdaten für Daten-Engineers zu erschließen.
Verbinden
Cluster Linking und einer von über 120 vorgefertigten Connectors helfen beim Streaming von Daten aus hybriden und Multi-Cloud-Quellen in Cloud Data Warehouses wie Snowflake, Redshift, Synapse, BigQuery und anderen. Workloads von On-Premise-Systemen wie Teradata oder Cloudera können nach Belieben migriert werden, während Teams weiterhin mit konsistenten Echtzeitdaten für Analysen versorgt werden.
Verarbeitung
Umfangreiche Echtzeit-Ansichten aller Geschäftsmetriken erstellen. Mit Flink lassen sich zahlreiche Datenströme während der Verarbeitung kontinuierlich verknüpfen, anreichern und aggregieren, bevor sie die Cloud-Data-Warehouses erreichen.
Verwalten
Governance von Streaming-Daten hilft dabei, interner und externer Compliance nachzukommen und gleichzeitig die Datenqualität für das eigene Cloud-Data Warehouse sicherzustellen. Dadurch muss man sich weniger Gedanken um die Zuverlässigkeit der Daten machen und kann mehr Zeit für die Erstellung von Echtzeit-Analysen aufwenden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
In bester Gesellschaft
Nutzererfahrung in Echtzeit optimieren, um das Wachstum voranzutreiben
Von einer täglichen Batch-ETL-Verarbeitung hin zum Aufbau von Daten-Streaming-Pipelines: So nutzt Vimeo Confluent Cloud, um Echtzeitanalysen und Observability zu ermöglichen und die Erfahrungen von über 260 Millionen Nutzern zu optimieren.
Skalierung von Echtzeitdaten für wachsende Geschäftsanforderungen
„Mit Confluent kann jedes Team, jeder Microservice und jedes System kontinuierlich auf Basis der aktuellsten und angereicherten Daten agieren und reagieren, sobald diese entstehen. So können wir die Echtzeitanforderungen unserer Kunden erfüllen.“
Lucas Viecelli, Database Reliability Engineer
Snowflake + Confluent ermöglicht neue Kundenerlebnisse
Der Business Case für Streaming 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
Verbesserte Kunden-Analytics und Reduzierung der Infrastrukturkosten um 40 %
„[Mit Confluent] können unsere Entwickler und Data Scientists für maschinelles Lernen jetzt über In-Stream-Datenanalysen und Echtzeitmodelle nachdenken und diese weiterentwickeln.“
Dima Kalashnikov, Technical Lead
Einfacher Einstieg mit dem bevorzugten Cloud-Anbieter
Weitere Informationen über unsere Modernisierungslösung für Data Warehousing, und wie der Einstieg mit dem gewünschten Cloud-Anbieter gelingt
Ressourcen
- Demo: Streaming-Pipelines und Flink-Stream-Verarbeitung für Echtzeitanalysen
- Whitepaper: Implementierung von Data Warehouse-Streaming-Pipelines
- Anleitungs-Demo: Echtzeit-Data-Warehousing mit Snowflake für Customer 360
- Webinar: Daten-Streaming-Pipelines für Cloud Data Warehouses erstellen
- Webinar: Streamen von Daten in Databricks
- Blog: Streaming von SFDC-Daten in BigQuery für Kundenanalysen in Echtzeit
- Kunden-Case-Study: iFood
- Kunden-Case-Study: Sykes
- Kunden-Case-Study: Picnic
- Kunden-Case-Study: Affin Hwang
- Blog: Die Cloud-Data-Warehouse-Migration und -Modernisierung beschleunigen
- GitHub-Repo: Change Data Capture (CDC)
- GitHub-Repo: Real-Time Data Warehousing