Prädiktives maschinelles Lernen entwickeln, mit Flink | Workshop am 18. Dezember | Jetzt registrieren
Durch Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort und im richtigen Format können Produkte schneller und für viele Anwendungsfälle erstellt werden.
Sofortige Entscheidungsfindung und agile Entwicklung mit unterbrechungsfreiem Streaming, fortlaufender Verarbeitung und verwaltetem Self-Service-Datenzugriff.
Nutzung kontinuierlich fließender und dynamischer High-Fidelity-Echtzeitdaten für alle Anwendungsfälle
Befähigung der Teams, die direkt mit den Daten arbeiten, zur Erstellung von Datenströmen und deren Weitergabe innerhalb des gesamten Unternehmens
Separate Datenfluss- und Verarbeitungslogik zur Optimierung von Kosten und Leistung in großem Maßstab
Einbringung von Softwareauslieferungspraktiken in Pipelines für agiles Experimentieren, Testen und Bereitstellen
Schaffen eines Gleichgewichts zwischen Self-Service-Zugang und Sicherheits- und Compliance-Regeln durch durchgängige Regelungen
Durch den Aufbau moderner Datenflüsse werden die Wiederverwendbarkeit von Daten, die technische Flexibilität und die Zusammenarbeit gefördert, sodass mehr Teams gut aufbereitete Daten nutzen und deren Potenzial voll ausschöpfen können.
Unterstützung aller operativen, analytischen und SaaS-Anwendungsfälle durch hochwertige Echtzeit-Datenströme
Verwaltung von Datenverträgen und Unterstützung von Self-Service-Suche und -Discovery im Hinblick auf vertrauenswürdige Datenprodukte
Darstellung der Datenflusslogik und automatische Anpassung der Infrastruktur zur Verarbeitung von Daten in großem Maßstab
Einfache Iteration, Weiterentwicklung und Wiederverwendung von Datenflüssen mit DevOps-Toolchain-Integrationen und einer offenen Plattform
Nachverfolgung des Verbleibs von Daten, des Weges dorthin und des Zugriffs auf die Daten mit durchgängiger Governance
Eine Datenpipeline kann innerhalb weniger Minuten eingerichtet werden. Nun ist es so leicht wie nie zuvor, Echtzeit-Datenströme einzurichten und Daten überall zu teilen.
Erstellen und Verwalten von Datenflüssen mit einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche und vorgefertigten Connectors
Zentrale Verwaltung, Kennzeichnung, Prüfung und Anwendung von Richtlinien für vertrauenswürdige, hochwertige Datenströme
Verwendung von SQL zum Kombinieren, Aggregieren, Bereinigen, Verarbeiten und Gestalten von Daten in Echtzeit
Aufbereitung von gut formatierten, vertrauenswürdigen Datenprodukten für nachgelagerte Systeme und Anwendungen
Sichere Zusammenarbeit bei Live-Streams durch Self-Service-Daten-Discovery und -Freigabe