KONZEPT FÜR DEN ERFOLG MIT BIG DATA:

Den Data Lake füllen

Reduzieren Sie die Komplexität der Big Data Ingestion mit einem vereinfachten, skalierbaren Datenintegrationsansatz. Mit Pentaho können Sie hunderte von Datenaufnahme- und Vorbereitungsprozesse mit nur wenigen Transformationen durchführen, was die Entwicklungszeit analysebereiter Datenbestände und das Risiko drastisch reduziert.

Vereinfachter Aufnahmeprozess Von Daten In Hadoop Bei Verschiedenen Dateiquellen

Die Aufnahme von Daten aus verschiedenen Datenquellen in Hadoop stellt für Unternehmen, die eine große Anzahl an Quellen haben, aus denen regelmäßig Daten eingespeist werden müssen, eine große Herausforderung dar. Mit Pentahos Funktionalität zur Metadaten-Einspeisung können diese Unternehmen über eng integrierte Prozesse die Datenaufnahme optimieren.

Kosteneinsparungen, Weniger Komplexität Und Gewährleistung Der Korrekten Datenaufnahme

  • Optimieren Sie die Datenaufnahme aus tausenden verschiedener Dateien oder Datenbanktabellen
  • Reduzieren Sie die Abhängigkeit von fest programmierten Datenaufnahmeverfahren
  • Vereinfachen Sie die regelmäßige, skalierbare Dateneinspeisung in Hadoop im AVRO-Format

Hier Ein Beispiel Aus Der Praxis Bei Einem Grossen Finanzdienstleister:

Dieses Unternehmen nutzt die Metadaten-Einspeisung, um bei einem optimierten, dynamischen Integrationsprozess tausende von Datenquellen in Hadoop zu laden.

  • Großer Finanzdienstleister mit tausenden Eingabequellen
  • Reduzierte Anzahl an Einspeisungsprozessen über die Metadaten-Einspeisung
  • Direkte Aufnahme transformierter Daten in Hadoop im AVRO-Format

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