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Mühelose Darstellung von Kafka-Topics als Apache Iceberg®- oder Delta Lake-Tabellen

Kafka-Topics und zugehörige Schemata mit nur wenigen Klicks als offene Tabellenformate wie Apache Iceberg® (GA) oder Delta Lake (EA) darstellen, um sie in jedes Data-Warehouse, jeden Data Lake oder jede Analyse-Engine einzuspeisen

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Von Topics zu Tabellen mit weniger Aufwand und geringeren Kosten

Vereinfachter Prozess zur Darstellung von Kafka-Topics als Iceberg- oder Delta-Tabellen, um Bronze- und Silbertabellen zu erstellen und den Engineering-Aufwand sowie Rechenkosten zu reduzieren

Eigenen Speicher nutzen für erhöhte Flexibilität

Neue, aktuelle Iceberg- oder Delta-Tabellen einmalig speichern und vielfach wiederverwenden mit eigenem, kompatiblen Speicher für höhere Flexibilität, Kosteneinsparungen und Sicherheit

Tableflow enhanced flexibility illustration

Apache Kafka-Topics als Apache Iceberg™- und Delta Lake-Tabellen erstellen – ganz ohne ETL

Tim Berglund ist zurück am Lightboard und zeigt das Aufregendste, was er in den letzten 40 Jahren in der Analytik gesehen hat (nein, das ist keine Übertreibung): Tableflow, ein neues Feature in Confluent Cloud, mit dem der ETL-Prozess vollständig übersprungen werden kann und Apache Kafka®-Topic-Daten als Tabellen im Data Lake verfügbar gemacht werden.

In diesem Video zeigt Tim, wie Tableflow funktioniert und warum es ein Game-Changer ist: kein Datenkopieren, keine Transformationsschritte, nur native offene Tabellenformate wie Apache Iceberg™ und Delta Lake direkt auf den Kafka-Daten.

Gold-Standard-Tabellen erstellen mithilfe unseres Partner-Ökosystems

Unsere kommerziellen und Ökosystem-Partner helfen bei der Transformation von Bronze- oder Silber-Tabellen in Gold-Standard-Tabellen für eine Vielzahl von KI- und Analyseanwendungsfälle

Hohe Read-Performance und automatisierte Datenpflege

Kontinuierliche Optimierung der Read-Performance durch Dateikomprimierung zur Gewährleistung einer effizienten Datenspeicherung und -abfrage, indem kleine Dateien zu größeren, leichter zu verwaltenden Dateien konsolidiert werden.

Tableflow automated table maintenance illustration

„Zur Maximierung des Returns auf ihre KI-Investitionen benötigen Unternehmen ihre Daten, KI, Analysen und Governance an einem Ort. Da wir eine wachsende Zahl von Unternehmen beim Aufbau ihrer Data Intelligence unterstützen, sind zuverlässige Unternehmensdaten von entscheidender Bedeutung. Das kann nur durch die Beseitigung von Silos operativer und analytischer Daten erreicht werden. Wir freuen uns, dass Tableflow Delta Lake und Unity Catalog als offene Tabellen- und Governance-Lösung eingeführt hat und freuen uns auf die Zusammenarbeit, um unseren Kunden einen langfristigen Mehrwert zu bieten.“

Ali Ghodsi

Co-Founder & CEO

„Der Zugang zu zuverlässigen Echtzeitdaten ist ein Schlüsselfaktor zur schnelleren Skalierung von KI-Initiativen und eine wesentliche Voraussetzung für Analyseplattformen. Mit Tableflow können Kafka Topics und zugehörige Schemata in nur wenigen Klicks als Apache Iceberg™-Tabellen dargestellt werden, um die KI-gesteuerten Einblicke zu liefern, die Unternehmen benötigen. Durch die native Integration mit Snowflake Open Catalog, einem Managed Service für Apache Polaris™(incubating), können unsere gemeinsamen Kunden operative Echtzeitdaten für KI, Analysen und die Zusammenarbeit nutzen, mit einer einheitlicheren Governance als je zuvor. Wir freuen uns, Kunden zu helfen, die Lücke zwischen operativen und analytischen Datenbeständen mit einer Lösung zu schließen, die offene Standards nutzt.“

Christian Kleinerman

EVP, Product

„Busunternehmen sind von uns begeistert, da wir den Vertrieb, Betrieb und die Disposition extrem vereinfachen, aber das ist nur mit Echtzeit-Datenanalysen möglich. Tableflow bietet eine spannende Lösung für unsere Analytics-Engine, um operative Daten als Apache Iceberg-Tabellen in Kafka aufzunehmen – nahtlos und in Echtzeit. Dadurch erübrigt sich eine zusätzliche Vorverarbeitung. Durch die Integration von Tableflow in unser Data Warehouse könnten wir verhindern, dass rohe, unbereinigte Daten aufgenommen werden. Gleichzeitig würden die Komplexität und Speicherkosten reduziert. Dieser Ansatz würde Workflows vereinfachen, die Erkenntnisgewinnung verkürzen und zudem eine effizientere und kostengünstigere Datenarchitektur ermöglichen.“

Brady Perry

Co-Founder und CTO

„In der heutigen Ära der KI ist es wichtiger denn je, sicherzustellen, dass zuverlässige Echtzeitdaten sowohl in operativen als auch in analytischen Systemen vereinheitlicht werden.“ Unternehmen sollten Lösungen suchen, die ihre Lakehouses, KI-Modelle und Analyse-Engines mit Echtzeit-Streaming-Daten versorgen, ohne umfangreiche Vorverarbeitung oder manuelle Eingriffe. Angebote, die das Erstellen von Bronze- und Silber-Standard-Tabellen per Knopfdruck automatisieren, können schnellere Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen, KI-Initiativen erheblich beschleunigen und die Zuverlässigkeit, Integrität und das Vertrauen in Daten verbessern.“

Stewart Bond

VP, Data Intelligence & Integration Software