Big Data Platform

Verwandeln Sie Big Data in verlässliche Erkenntnisse.

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Starten Sie mit dem führenden Open Source-Big Data-Tool durch.

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie Apache Spark, Databricks, Qubole, AWS, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL effizient nutzen können. Dank integrierter Datenqualität kann Ihr Unternehmen aus Big Data verlässliche Erkenntnisse gewinnen. Nutzen Sie alle Vorteile und die hohe Skalierbarkeit Ihres Big-Data-Frameworks mit der führenden Datenintegrations- und Datenqualitätsplattform auf Basis von Spark für Cloud-basierte, hybride und Multi-Cloud-Architekturen.

Was ist neu bei der Big Data Talend-Fall'18?

Big Data Platform Funktionen

Lizenz

  • Subskriptionslizenz mit Garantie und Haftungsausschluss
  • 2 free Data Preparation and 2 free Data Stewardship licenses with any Talend subscription
  • Verfügbar als Cloud-Service und herunterladbare Software

Design- und Produktivitätstools

  • Generiert nativen MapReduce- und Spark-Batch-Code
  • Grafisches Mapping für komplexe JSON, XML- und EDI-Daten auf Spark
  • Spark- und MapReduce-Job-Designer
  • Dynamische Distributionsunterstützung
  • Hadoop-Job-Scheduler mit YARN
  • Kerberos für Hadoop-Sicherheit
  • Teamarbeit durch gemeinsames Repository
  • Continuous Integration/Continuous Delivery
  • Grafisches Mapping für komplexe JSON-, XML- und EDI-Daten
  • Audit, Jobvergleich, Wirkungsanalyse, Testen, Debugging und Tunen
  • Metadata Bridge für Metadatenimport/-export und zentrales Metadatenmanagement
  • Distant Run und Parallelisierung
  • Dynamisches Schema, wiederverwendbare Joblets und Referenzprojekte
  • Repository-Manager
  • ETL- und ELT-Unterstützung
  • Wizards und interaktiver Data-Viewer
  • Versionierung
  • Change data capture (CDC)
  • Automatische Dokumentation
  • Personalisierbare Bewertung
  • Musterbibliothek
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Datenqualität und Governance

  • Datenprofiling und -analyse mit grafischer Aufbereitung und aufgeschlüsselten Daten
  • Automatische Behebung von Datenqualitätsfehlern und Regeldurchsetzung
  • Datenbereinigung und Maskierung
  • Datenqualitätsportal mit Überwachung, Reporting und Dashboards
  • Semantische Erkennung mit automatischer Mustererkennung
  • Umfassendes Survivorship
  • Data-Sampling
  • Anreicherung, Harmonisierung, Fuzzy Matching und Deduplizierung
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Konnektoren

  • Cloud: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform und weitere
  • Unterstützte Big-Data-Distributionen: Amazon EMR, Azure HDInsight, Cloudera, Google Dataproc, Hortonworks, MapR
  • Serverless: Cloudera Altus, Databricks, Qubole

Komponenten

  • Hadoop-Komponenten: HDFS, HBase, Hive, Pig, Sqoop
  • Dateiverwaltung: Öffnen, Bewegen, Komprimieren, Entpacken ohne Skripten
  • Steuerung und Orchestrierung von Datenströmen und Datenintegrationen mit Masterjobs
  • Mappen, Aggregieren, Sortieren, Anreichern und Zusammenführen von Daten
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Datenaufbereitung und Stewardship

  • 2 kostenlose Lizenzen mit einer Subskription
  • Import, Export und Kombination von Daten aus beliebigen Datenbanken sowie Excel- oder CSV-Dateien
  • Import, Export und Kombination von CSV-, Parquet- und AVRO-Dateien**
  • Tableau-Export
  • Selfservice-on-Demand-Zugriff auf autorisierte Datensätze
  • Gemeinsame Nutzung von Datenaufbereitungen und Datensätzen
  • Operationalisierung von Aufbereitungen in beliebigen Daten- oder Big-Data-Integrationsflows
  • Operationalisierung von Aufbereitungen in beliebigen Cloud-Integrationsflows
  • Ausführung von Aufbereitungsaufgaben auf Apache Beam*
  • Automatische Erkennung, Standardisierung, automatisches Profiling, intelligente Vorschläge und Datenvisualisierung
  • Personalisierung von Semantiktypen für automatisches Profiling und Standardisierung
  • Intelligentes und selektives Sampling sowie vollständige Durchläufe
  • Nachverfolgung und Maskierung von Daten mit rollenbasierter Sicherheit
  • Bereinigungs- und Anreicherungsfunktionen
  • Data-Stewardship-App für Datenkuratierung und -zertifizierung
  • Definition von Datenmodellen, Datensemantik und Profildaten. Definition und Anwendung von Regeln
  • Zusammenführung und Abgleich von Daten, Behebung von Datenfehlern und Datenarbitrierung (Klassifizierung und Zertifizierung)
  • Orchestrierung und Zusammenarbeit bei Kampagnenaktivitäten
  • Definition von Benutzerrollen, Workflows und Prioritäten, Zuweisung und Verteilung von Aufgaben, Kennzeichnung und Kommentare
  • Einbettung von Governance- und Stewardship-Funktionen in Datenintegrationsflows und Verwaltung abgelehnter Transaktionen
  • Einbettung von Zertifizierung und Fehlerbehebung durch Fachkräfte in MDM-Prozesse
  • Abgleichentscheidungen, die nicht automatisch verarbeitet werden können
  • Skalierbare Datendeduplizierung mit maschinellem Lernen
  • Audit und Nachverfolgung von Maßnahmen zur Behebung von Datenfehlern. Überwachung des Kampagnenfortschritts. Rückgängigmachen/Wiederherstellen auf Basis von Geschäftsanforderungen
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Verwaltung und Monitoring

  • Hochverfügbarkeit, Lastverteilung, Failover für Jobs
  • Deployment-Manager und Teamzusammenarbeit
  • Verwaltung von Benutzern, Gruppen, Rollen, Projekten und Lizenzen
  • Ausführungsplan, zeit- und ereignisgesteuerter Scheduler
  • Prüfpunkte, Fehlerbehebung
  • Kontextmanagement (Entw., QS, Prod.)
  • Activity-Monitoring
  • Statische IP-Adressen*
  • Protokollexport nach S3 für Jobs*
  • Umgebungen (2 für Einstiegsprodukte, unbegrenzt für Plattformen)*
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Big-Data-Qualität

  • Datenbereinigung, -profiling, -maskierung, -abgleich und Parsing auf Spark und Hadoop
  • Maschinelles Lernen für Datenabgleich und Deduplizierung
  • HDFS-Datei-Profiling

Erweitertes Data-Profiling

  • Betrugsmustererkennung mithilfe des Benfordschen Gesetzes
  • Erweiterte Statistiken mit Indikatorschwellenwerten
  • Spaltensatzanalyse
  • Erweiterte Vergleichsanalyse
  • Zeitspalten-Korrelationsanalyse
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Kunden-Erfolgsstorys

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