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Ihr Weg zum Streaming von Echtzeit-Daten

Die 5 Stufen vom klassischen Data Warehouse zum umfassenden Datenstreaming.

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Das erwartet Sie

In unserer Guideline zeigen wir auf, wie Ihr Weg zum Streaming von Echtzeit-Daten aussehen kann. Heute müssen Daten aktuell genug sein, um das „Jetzt“ zu steuern. Sei es per Clickstream vom aktuellen Websitebesuch oder per IoT-Daten von Maschinenzuständen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, ETL-Strecken streamingfähig zu gestalten. Aber wirklich zukunftssicher ist nur eine Event-Streaming Architektur wie Kafka. Letztlich überwinden Sie nur so die Beschränkungen herkömmlicher Data Warehousing-Ansätze.

 

INHALT

Einleitung

Stufen auf dem Weg vom Data Warehouse zu Echtzeit-Daten

  • Stufe 1: Die klassische Data Warehouse-Architektur
  • Stufe 2: Das klassische Data Warehouse mit Streaming für einzelne Use Cases
  • Stufe 3: Streaming mithilfe optimierter ETL-Strecken skalieren
  • Stufe 4: Eventbasierte Verarbeitung ohne Staging
  • Stufe 5: Eine umfassende Event-Streaming-Architektur mit Kafka

Der große Vorteil einer Event-Streaming-Architektur: Sie kann problemlos skalieren, sobald in Ihrem Unternehmen neue Anwendungsszenarien für das Streaming von Echtzeit-Daten entstehen. Lesen Sie mehr dazu in unserem Guideline.

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