Qlik Compose® for Data Lakes
Der schnellste Weg zu analysebereiten Data Lakes
Analysebereite Datenpipelines automatisieren
Qlik Compose for Data Lakes automatisiert Ihre Datenpipelines und sorgt für analysebereite Datensets. Durch die Automatisierung von Datenerfassung, Schemaerstellung und Updates machen sich Ihre bestehenden Data Lakes noch schneller bezahlt und können zur Wertschöpfung beitragen.
Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools 2022
Sehen Sie, warum Qlik zum 7. Mal in Folge im Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools aufgeführt wird.
Daten einfach strukturieren und transformieren
Eine intuitive, geführte Benutzeroberfläche unterstützt Sie bei Aufbau, Modellierung und Ausführung von Data-Lake-Pipelines.
- Schemata und Hive-Katalogstrukturen für Operational Data Stores (ODS) und Historical Data Stores (HDS) lassen sich ohne manuellen Programmieraufwand automatisch erzeugen.
Stets auf dem neuesten Stand
Sie können sicher sein, dass Ihre ODS und HDS Ihre Quellsysteme jederzeit korrekt abbilden.
- Mit Change Data Capture (CDC) werden Echtzeitanalysen mit geringerem Administrations- und Verarbeitungsaufwand möglich.
- Beim ersten Laden sorgt Multi-Threading für höchste Effizienz.
- Nutzen Sie zeitbasierte Partitionierung mit transaktionaler Konsistenz, um ausschließlich Transaktionen zu verarbeiten, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums abgeschlossen wurden.
Die Vorteile modernster Technologie nutzen
Profitieren Sie von Weiterentwicklungen bei Hive SQL und Apache Spark, unter anderem von:
- den aktuellen Neuerungen bei Hive SQL, beispielsweise der ACID-MERGE-Funktion, mit der sich Insert-, Update- und Delete-Vorgänge unter Einhaltung der Datenintegrität effizient verarbeiten lassen;
- Pushdown-Verarbeitung auf Hadoop- oder Spark-Engines. Während Daten durch die Pipeline fließen, wird automatisch generierte Transformationslogik per Pushdown zur Verarbeitung an Hadoop oder Spark weitergeleitet.
Historical Data Store (HDS)
Gewinnen Sie analysespezifische Datensets aus einem vollständigen Historical Data Store (HDS).
- Datenaktualisierungen aus Quellsystemen werden dem HDS automatisch als neue Datensätze hinzugefügt.
- Diese neuen Datensätze erhalten automatisch einen Zeitstempel. Dadurch wird das Erstellen von Trendanalysen und anderen zeitorientierten Analyse-Data-Marts möglich.
- Datenmodelle mit Slowly Changing Dimensions (SCD) vom Typ 2 werden ebenfalls unterstützt.
DataOps for Analytics
Moderne Datenintegration, die analysebereite, verwertbare Echtzeit-Daten für jede Analyseumgebung bereitstellt, ob Qlik, Tableau, Power BI oder andere.
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Echtzeit-Datenstreaming (CDC)
Stellen Sie mit einer einfachen, universellen Echtzeit-Lösung Unternehmensdaten als Live-Streams bereit und ermöglichen Sie moderne Analysen und Microservices. -
Agile Data-Warehouse-Automatisierung
Entwickeln, erstellen, implementieren und verwalten Sie maßgeschneiderte Data Warehouses in der Cloud ohne manuellen Programmieraufwand. -
Managed Data Lakes erstellen
Automatisieren Sie komplexe Erfassungs- und Transformationsprozesse und sorgen Sie für kontinuierlich aktualisierte, analysebereite Data Lakes.
VIDEO
Qlik Compose for Data Lakes Demonstration
EBOOK
3 Ways to Accelerate DL ROI eBook
