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.
Hier setzen wir Talend Real-Time Big Data Platform ein:
Erfahren Sie mehr
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Talend Data Fabric
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Talend Data Integration
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Talend Application Integration / ESB
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Analytics & Business Intelligence
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Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen
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Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit
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IBM Cloud Pak for Data
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IBM Db2
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IBM DataStage
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IBM Watson® Knowledge Catalog
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IBM Netezza Performance Server
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IBM Cloud Pak for Automation
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IBM Cloud Pak for Application
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IBM SPSS Modeler
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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen
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IBM Watson Studio
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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting
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Operationalisierung von Data Science (MLOps)
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IBM Cloud Pak for Data System
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IBM Decision Optimization
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Microsoft Azure Synapse Analytics
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IBM Cloud Pak for Data Accelerator
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Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung
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IBM Cognos Analytics 11
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IBM Planning Analytics mit Watson
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IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive
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Talend Migration in Rekordzeit
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Data Vault als Modellierungsansatz von Data Warehouse
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Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data
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vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein
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Dashboards & Reports zur Visualisierung von Informationen
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Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning
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Datenbanken mit Open Source
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Artificial Intelligence (AI) mit Spurhalteassistent im Griff
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Microsoft Azure
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TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020
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Vorteile und Umsetzung eines Single-Point-of-Truths
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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung
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Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter
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Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?
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EU-Nachhaltigkeitsrichtlinie (CSRD) – das müssen Sie wissen!
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Microsoft SQL Server
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Bamboo, Bitbucket, Sourcetree
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IBM Watson Assistant
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IBM Watson Discovery
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Microsoft Power BI
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Standardisiertes Datenmanagement bei TRUMPF
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IBM Watson Knowledge Studio
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TIMETOACT unterstützt KC Risk bei Benchmarking & Reporting
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