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Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform ermöglicht die Verarbeitung komplexer Strukturen, so dass große Datenmengen erfolgreich integriert können.

Was ist Talend Real-Time Big Data Platform?

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.

Warum 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

Integrieren Sie Daten aus internen Quellen mit Social Media, Audio- und Videodateien oder Weblogs an zentraler Stelle, um umfassende Analysen der Data Scientisten zu ermöglichen.

Analyse auf Streaming-Daten

Nutzen Sie die Macht der Statistik, um mittels maschinellen Lernens automatisiert Entscheidungen treffen zu können, Warenkörbe zu optimieren, Preise zu prognostizieren, Produktionsprozesse zu optimieren, Qualität zu steigern oder zu wissen, wann die nächste Wartung stattfinden soll.

Anbindung von Maschinendaten

Organisieren Sie die laufende Sammlung und Speicherung von Sensordaten, Produktionslogs und Maschinenprotokollen, um intelligente Optimierungen wie Ausschussreduzierung oder dynamische Steuerung der Wartungsintervalle zu ermöglichen.

Profitieren Sie von den Vorteilen:

Nutzung spezifischer Big Data Funktionen

Die Real-Time Big Data Plattform ist exakt auf die Anforderungen im Big Data Umfeld ausgerichtet. Speziell auf diesen Bereich ausgerichtete Konnektoren, Komponenten zum Verarbeiten großer Datenmengen sowie erweiterte Funktionalität speziell für Apache Spark ermöglichen den effizienten Aufbau und Betrieb einer umfassenden Analyseplattform.

Implementierung von Real-Time Analytics

Operationalisieren Sie Ihre Machine Learning Modelle, integrieren Sie Ihre Data Science Algorithmen in den Datenpipelines und profitieren Sie von der direkten Umsetzung ihrer Optimierungsansätze in den Streaming Prozessen.

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 Clement
Teamleiter Analytics TIMETOACT Software & Consulting GmbH
Konzeption

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.

Umsetzung

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. 

Coaching

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. 

Nehmen Sie hier Kontakt zu uns auf!

Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch zum Einsatz von Talend. Hinterlassen Sie hier Ihre Nachricht und wir werden uns schnellstmöglich bei Ihnen melden.

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Wir verwenden die von Ihnen an uns gesendeten Angaben nur, um auf Ihren Wunsch hin mit Ihnen Kontakt im Zusammenhang mit Ihrer Anfrage aufzunehmen. Alle weiteren Informationen können Sie unseren Datenschutzhinweisen entnehmen.

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Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.

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Talend Data Integration bietet eine hochskalierbare Architektur für nahezu jede Anwendung und jede Datenquelle – mit gut 900 Konnektoren von der Cloud Lösung wie Salesforce über klassische On-Premises Systeme.

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Aus Daten wertvolle Informationen gewinnen - Die Vorteile serverloser, integrierter End-to-End-Datenanalysedienste nutzen, um herkömmliche Beschränkungen hinter sich zu lassen.

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Für die optimale Lösung – unter besonderer Berücksichtigung der fachlichen Anforderungen – kombinieren wir unterschiedliche Funktionalitäten.

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Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.

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Mit Synapse hat Microsoft in der Azure Cloud eine Plattform für alle Aspekte von Analytics bereitgestellt. Synapse umfasst innerhalb der Plattform Dienste für die Datenintegration, Datenhaltung in jeglicher Größe und Big Data Analytics. Zusammen mit existierenden Architekturtemplates entsteht in kurzer Zeit für jeden analytischen Anwendungsfall eine Lösung.

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Mit der Snowflake Data Cloud verwalten Sie Ihre Daten zentral an einem Ort. Wir unterstützen und beraten Sie gerne zu Snowflake.

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Mit dem Cloud Pak for Data System (CP4DS) stellt IBM die optimale Hardware für die Nutzung aller Funktionen des Cloud Pak for Data branchenweit bereit und setzt damit die Reihe der fertig konfigurierten Systeme („Appliance“ bzw. „Hyperconverged System“) fort.

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In Zusammenarbeit mit Verantwortlichen von Marketing, IT, Vertrieb und Geschäftsleitung wurden in zahlreichen Workshops Handlungsempfehlungen und Anforderungskriterien für den Aufbau einer digitale Kundeninteraktionsplattform erarbeitet.

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Anwendungen mit Application Modernization optimieren

Application Modernization (deutsch: Anwendungsmodernisierung) konzentriert sich darauf, bestehende Applikationen zu modernisieren. Der Schlüssel zum Erfolg bei der Anwendungsmodernisierung liegt letztendlich in der Strategie und der Auswahl von Projekten.

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Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

Referenz 05.09.24

Standardisiertes Datenmanagement bei TRUMPF

Die effiziente Verwaltung und zentrale, nachvollziehbare und qualitätsgesicherte Bereitstellung von Unternehmensdaten ist wichtiger denn je, um Entscheidungen zu treffen und die Datenverwendung zu optimieren – ganz besonders, wenn täglich bis zu 2 Terabyte an Daten bewegt werden. TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung und Katalogisierung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten - mit der Option, Vorgehen und Modell zukünftig auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

Referenz

Großhandelskooperation – Aufbau eines Data Lake & Analytics

Konsolidierung und Analyse von komplexen Unternehmens- und Kundendaten.

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Technologie Übersicht

Microsoft

Microsoft beschäftigt sich seit Ende der 90er Jahre verstärkt mit dem Thema Business Intelligence und bietet mit der Microsoft Business Intelligence-Plattform (MS BI) eine komplexe und vollumfassende Lösung für alle Fragestellungen.

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Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen

Legen Sie eine optimale Basis für die Nutzung Ihrer Daten – indem Sie diese in ein einheitliches und einfach abfragbares Schema bringen.

Referenz 29.10.21

Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten und kann das Modell auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

Pressemitteilung zur X-INTEGRATE Partnerschaft mit Talend
News 07.07.20

X-INTEGRATE erweitert Partnerschaft mit Talend

Die X-INTEGRATE GmbH wird in ihren Projekten für Data Sciences, Big Data und IoT künftig verstärkt die Software von Talend einsetzen, des US-amerikanischen Spezialisten für Datenmanagement und -integration.

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IBM Cloud Pak for Application

Mit dem IBM Cloud Pak for Application existiert ein solides Fundament, um „Cloud-Native“ Applikationen zu entwickeln, zu deployen und zu modernisieren. Da agiles Arbeiten für einen schnelleren Release-Zyklus unerlässlich ist, kommen unter anderem vorgefertigte DevOps Prozesse zum Einsatz.

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