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Trino: Für moderne Datenintegration und Data Discovery
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Entdecke, wie Trino die Datenintegration und -discovery revolutioniert. Diese leistungsstarke Open-Source-Query-Engine ermöglicht es dir, nahtlos auf Daten zuzugreifen, die in verschiedenen Quellen gespeichert sind. Profitiere von einer schnellen und flexiblen Analyse, die es dir ermöglicht, fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Verpasse nicht die Gelegenheit, deine Datenstrategie auf die nächste Stufe zu heben!
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Wie verbindest du Tableau oder Salesforce mit Trino? Und kannst du Daten effizient ohne GUI analysieren? In diesem Video beantwortet Philipp Heck eure wichtigsten Fragen aus dem Lunch Break, inklusive anschaulicher Trino-Demos und praxisnaher Illustrationen. Erfahre außerdem, ob du deine Daten lieber per Datenmodell oder JSON analysieren solltest.
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Unser Data Consultant zeigt, wie du mit Trino, der hochperformanten Open Source SQL Engine, Echtzeitabfragen durchführst und die Datenisolierung überwinden kannst. Erfahre, wie Trino deine Datenanalysen beschleunigt und Daten aus verschiedenen Quellen zugänglich macht.
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In einer zunehmend datengetriebenen Welt ermöglicht die SQL Query Engine Trino eine fortschrittliche und zukunftssichere Datenintegration. Trino unterstützt Datenanalysen in Echtzeit und die effektive Konsolidierung isolierter Datenquellen, um präzisere datengestützte Entscheidungen zu beschleunigen. Erfahre, wie fortschrittliche Analysewerkzeuge und umfassende Datenmanagementfunktionen die Datenlandschaft verändern kann.
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In diesem Video geht es um Trino und die Herausforderungen im Umgang mit Daten in Unternehmen. Das Video bietet eine Einführung in die SQL-Abfrage-Engine Trino, erläutert dessen Architektur und Anwendungsmöglichkeiten. Die Vorteile von Trino umfassen den Zugriff auf die verschiedensten Datenquellen mittels SQL-Sprache, die Skalierbarkeit und Optimierung für sowohl On-Premises als auch Cloud.
Die Integration von Trino ermöglicht die zentrale Verwaltung und Dezentralisierung von Daten in Unternehmen. In einer Live-Demo wird ein Souvenirshop am Times Square vorgestellt, der mithilfe von Trino und verschiedenen Datenquellen Analysen zur Optimierung durchführt. Außerdem erfahren Sie mehr über die Integration von Apache Superset, der breiten Palette von Konnektoren für Trino und erhalten einem Ausblick auf die Integration mit SAP.
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Whitepaper
Altbackende ETL-Architekturen sind den Herausforderungen echtzeitbasierender Datenanalysen kaum gewachsen. Der Weg vom Extrahieren, Transformieren und Laden komplexer Daten aus verschiedensten Datenquellen ist bei dieser Architektur schwerfällig wie ein Faultier und eine Echtzeitanalyse ist damit fast unmöglich. Die raketenschnelle Starburst Query Engine mit ihrem Unified Access Layer ist Ihr Turbo raus aus dem unübersichtlichen ETL-Datendschungel. Frage deine Daten schnell und einfach ab, ohne sich mit komplexen ETL-Prozessen auseinanderzusetzen. Mit dem flexiblen Layer sparst du Zeit und Aufwand bei der Datenintegration und reagierst zeitnah auf sich schnell ändernde Geschäftsanforderungen.
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Es gibt die Möglichkeit, Data Mesh mit Confluent und Starburst in einem Prototypen zu verwenden. In diesem FAQ-Video beantworten wir dazu die entstandenen Fragen.
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Wie implementierst du am besten die beiden Technologien Confluent und Starburst in ein Data Mesh? In diesem Video erhältst du darauf die Antwort. Neben einer Demo, die zeigt, wie du Confluent und Starburst in Data Mesh implementierst, wartet auf dich ein kleiner Überblick zu Confluent und Data Mesh.
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Wie implementierst du am besten die beiden Technologien Confluent und Starburst in ein Data Mesh? In diesem Video erhältst du darauf die Antwort. Neben einer Demo, die zeigt, wie du Confluent und Starburst in Data Mesh implementierst, wartet auf dich ein kleiner Überblick zu Confluent und Data Mesh.
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KARE Design ist eine große Möbelhauskette, die eine neue Datenplattform für das Controlling, Reporting und die Planung benötigte. Auf welche Herausforderungen KARE im Zuge des Projekts stieß und wie sich das Projekt m Laufe der letzten Jahre weiterentwickelte, erfährst du in diesem Video.
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Mit dem dezentralen Data Mesh-Ansatz gelingt es dir, die Qualität deiner Daten zu steigern, Daten besser zu nutzen und zugänglicher zu machen. Wie du den Schritt weg von sperrigen Datensilos hin zu Data Mesh in Verbindung mit Starburst schaffst, zeigt dir das Video.
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Bei herkömmlichen Daten-Architekturen sind die Fachabteilugen in der Regel für die operative Ebene zuständig und ein IT-Team für die analytische Ebene. Bei diesem Ansatz gehen viele wichtige Daten und Informationen verloren, sodass ein großer Teil der vorhandenen Daten nicht genutzt werden kann.
Beim dezentralen Data Mesh Ansatz betreuen die Fachbereiche ihre eigenen Daten selbstständig. Du gewinnst mit diesem Ansatz neue, wertvolle Einblicke für deine Daten-Analysen. Dadurch triffst du schnellere und bessere Unternehmensentscheidungen und schöpfen das vollen Datenpotenzial aus. Im Video wird Ihnen gezeigt, wie du das mithilfe von Data Mesh umsetzt.
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Starburst – Schnellste Abfrage-Engine für Data Warehouse, Data Lake oder Data Mesh
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Möchtest du bei SQL-Abfragen keine Zeit verlieren und blitzschnelle Resultate für deine Daten aus Data Warehouses, Data Lakes oder Data Mesh?
Starburst ist die schnellste SQL-Abfrage-Engine und basiert auf der Open Source-Software Trino. Damit verarbeitest und analysierst du deine Daten in Rekordzeit. Verschwende keine Zeit mehr mit langsamen SQL-Engines.
Seine wahre Stärke spielt Starburst bei Big Data Analysen aus. Verarbeite blitzschnell Daten aus Datenquellen wie etwa Hadoop Distributed File System (HDFS), Azure Blob File System (ABFS), AWS Simple Storage Service (S3) und dem Google Cloud Storage.
Starburst ist die schnellste SQL-Abfrage-Engine und basiert auf der Open Source-Software Trino. Damit verarbeitest und analysierst du deine Daten in Rekordzeit. Verschwende keine Zeit mehr mit langsamen SQL-Engines.
Seine wahre Stärke spielt Starburst bei Big Data Analysen aus. Verarbeite blitzschnell Daten aus Datenquellen wie etwa Hadoop Distributed File System (HDFS), Azure Blob File System (ABFS), AWS Simple Storage Service (S3) und dem Google Cloud Storage.
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