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
Talend Data Integration
Talend Data Fabric
Talend
Talend Application Integration / ESB
Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen
Analytics & Business Intelligence
Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit
Proof-of-Value Workshop
IBM Cloud Pak for Data
Microsoft Azure Synapse Analytics
IBM Db2
Beratung rund um IBM watsonx.data
Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting
Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data
IBM DataStage
IBM Watson® Knowledge Catalog
IBM SPSS Modeler
Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen
Talend Migration in Rekordzeit
Beratung rund um IBM Produkte
IBM Netezza Performance Server
IBM Cloud Pak for Automation
IBM Cloud Pak for Application
IBM Cloud Pak for Data System
IBM Consulting – Beratung aus einer Hand
Operationalisierung von Data Science (MLOps)
IBM Watson Studio
Microsoft
Beratung rund um IBM watsonx Orchestrate
Beratung rund um IBM watsonx.governance
Beratung rund um IBM watsonx.ai
Beratung rund um IBM watsonx Code Assistant
Beratung rund um IBM watsonx Assistant
Beratung und Lösungen rund um AWS Services
Beratung rund um IBM Watsonx BI Assistant
Data Vault als Modellierungsansatz von Data Warehouse
Einheitliche Plattform für die E-Mobilität
E-Mobilität-Business lebt von der Datenqualität
Big Data
Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?
IBM Cloud Pak for Data Accelerator
Talend
Microsoft Azure
Digitaler Wandel in der Öffentliche Verwaltung
SQL Server als Datenbankmanagementsystem
Dashboards & Reports zur Visualisierung von Informationen
X-INTEGRATE erweitert Partnerschaft mit Talend
In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung
IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive
Vorteile und Umsetzung eines Single-Point-of-Truths
Data Insights
IBM Decision Optimization
vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein
Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung
Talend Open Studio Retirement
Artificial Intelligence & Data Strategy
Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning
Wir sind Ihr Partner rund um Snowflake
Standardisiertes Datenmanagement bei TRUMPF
Webcast Talend Application Integration
Talend Open Studio wird eingestellt – und jetzt?
Christof Mandaus
IBM Planning Analytics mit Watson
IBM Cognos Analytics 11
Künstliche Intelligenz in der Praxis: Referenz im Video
Artificial Intelligence (AI) mit Spurhalteassistent im Griff
TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020
Der Cloud vorgelagert: Edge Computing für Datenanalysen
AI & Data Science
Innere und äußere Sicherheit
Marc Bastien
Hybrid Cloud
Webcast: Versicherung und Data Science
Großhandelskooperation – Aufbau eines Data Lake & Analytics
Digitalisierungspartner vor Ort für Versicherungen
TIMETOACT unterstützt KC Risk bei Benchmarking & Reporting
Microsoft SQL Server
Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter
Datenbanken mit Open Source
EU-Nachhaltigkeitsrichtlinie (CSRD) – das müssen Sie wissen!
ESA: Data Factory, die Single Source of Truth
Talend Data Integration – Basics
Talend Data Integration – Advanced
Talend Data Integration – Basics
Talend Data Integration – Basics
Talend Data Integration – Advanced
Talend Data Integration – Advanced
Talend Data Integration – Basics
Talend Data Integration – Advanced
Data Fabric im Krankenhaus - Agaplesion
Alexander Elkin
Alexander Elkin ist seit 2006 für die novaCapta tätig und beschäftigt sich bereits seit über 25 Jahren mit der Optimierung und Automatisierung von komplexen Systemen. Als Leiter unserer Business Unit „Applications & Data“ schafft er mit seinem Team Innovationen für optimierte Prozesse und Arbeitsabläufe z.B. in den Bereichen Business Applications, Data Management oder DevOps Government und Organisation. Aktuell treibt er maßgeblich Projekte rund um die Entwicklung von individuellen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (z.B. KI-Agents, novaThink für Design Thinking mit KI und GPT-Modelle in Kombination mit Microsoft Services) voran.
Als Integrationsarchitekt und Businessanalytiker hat er sich darüber hinaus auf Anwendungen für den Finanz- und Versicherungssektor spezialisiert und novaCapta eigene Produkte und Tools entwickelt, wie zum Beispiel novaPredict – das DevOps-Strategie-Tool für Aktuare, um versicherungsmathematische Berechnungen, Gewinnprüfung, Projektionen, Asset-Liability-Modellierung und stochastische Modellierung durchzuführen.