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So kommt Echtzeit ins Data Warehouse
Streaming von jedem älteren oder modernen Datensystem in cloudbasierte Data Warehouses. Analytics-, BI- und Entwicklungsteams erhalten Zugriff auf die aktuellsten Daten für datengesteuerte Entscheidungen und Maßnahmen in Echtzeit.
Mit Echtzeit-Streaming den vollen Wert von Cloud Data Warehouses ausschöpfen
Das Data Warehouse sollte nicht mit veralteten Daten arbeiten. Mit Streaming-Daten-Pipelines können das Streaming und die In-Flight-Verarbeitung skaliert werden. Gut organisierte und leicht zugängliche Daten ermöglichen Analytics-Systemen und datenabhängigen Teams auf der Grundlage der aktuellsten Informationen zu arbeiten.
Analysen mit hochwertigen Datenströmen unterstützen
High-Fidelity-Daten gewährleisten, die kontinuierlich fließen, sich weiterentwickeln und in Echtzeit durch Daten-Streaming In-Flight verarbeitet werden
Produktivitätssteigerung für Entwickler mit Self-Service-Datenprodukten
Teams den Zugang zu einsatzbereiten und zuverlässigen Daten-Produkten ermöglichen, indem sie während der Verarbeitung an verschiedene Kontexte angepasst werden und per Self-Service durchsucht und entdeckt werden können.
Senkung der Gesamtbetriebskosten (TCO) von hybriden und Multi-Cloud-Daten-Pipelines
Ein vollständig verwalteter Cloud-nativer Service in Verbindung mit einer schrittweisen und kosteneffizienten Cloud-Migrationsstrategie reduzieren die Komplexität der Datenintegration und das Risiko von Ausfallzeiten oder Datenverlusten.
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
Daten-Streaming-Pipelines für Cloud Data Warehouses erstellen
Von APIs bis hin zu Drag-and-Drop-UI, vollständig verwalteten Connectors, Change Data Capture (CDC) und kontinuierlicher SQL-basierter Verarbeitung – Confluent vereinfacht den Aufbau von Streaming-Pipelines zu Cloud-Data-Warehouses. Entwickler erhalten Zugriff auf Echtzeitdaten und gleichzeitig können IT-Teams den Weg zur Cloud-Migration und Transformation vorantreiben.
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 nativer Stream-Verarbeitung lassen sich zahlreiche Datenströme während der Verarbeitung kontinuierlich verknüpfen, anreichern, aggregieren und optimieren, bevor sie das Cloud-Data-Warehouse erreichen.
Verwalten
Governance für alle Streaming-Daten hilft, die interne und externe Compliance zu erfüllen und gleichzeitig die Datenqualität für das 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.
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
- Anleitungs-Demo: Echtzeit-Data-Warehousing mit Snowflake für Customer 360
- Webinar: Erstellen von Streaming-Pipelines mit CDC an Cloud-Data- Warehouses
- Webinar: Streaming von Daten in Databricks
- Blog: Streaming von SFDC-Daten in BigQuery für Kundenanalysen in Echtzeit
- Customer Case Study: iFood
- Customer Case Study: Sykes
- Customer Case Study: Picnic
- Customer Case Study: Affin Hwang
- Blog: Cloud-Data-Warehouse-Migration beschleunigen
- GitHub Repo: Change Data Capture (CDC)
- GitHub Repo: Echtzeit-Data Warehousing