Real-Time Big Data Platform

Nutzen Sie Echtzeit- und Streaming-Analysen, um schneller denn je wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Profitieren Sie von Echtzeit-Datenströmen

Nutzen Sie das Potenzial von Echtzeit- und Streaming-Analysen durch serverloses Spark Streaming und maschinelles Lernen. Talend Real-Time Big Data Integration generiert nativen Code, der sich in Ihrer Cloud sowie in hybriden oder Multi-Cloud-Umgebungen bereitstellen lässt. So können Sie noch heute mit Spark Streaming anfangen, um aus all Ihren Batch-Datenpipelines zuverlässige und aussagekräftige Echtzeiterkenntnisse zu gewinnen.

Integrate data sources and run on the leading data platforms

Real-Time Big Data Platform – Features

API-Entwicklung

  • Visueller API-Designer
  • Visueller API-Tester
  • Unterstützung für OAS/Swagger(tm) und RAML
  • Automatisches API-Mocking
  • API-Testautomatisierung
  • Gehostete API-DokumentationAPI-Contract-I
  • mport in Talend Studio
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Lizenz und Support

  • Subskriptionslizenz mit Garantie und Haftungsausschluss
  • 2 kostenlose Data Preparation-Lizenzen und 2 kostenlose Data Stewardship-Lizenzen mit jeder beliebigen Talend-Subskription
  • Verfügbar als Cloud-Service und Software-Download
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Design- und Produktivitätstools

  • Generiert nativen MapReduce- und Spark-Batch-Code
  • Generiert nativen Spark-Streaming-Code
  • Grafisches Mapping für komplexe JSON-, XML- und EDI-Daten auf Spark
  • Spark- und MapReduce-Job-Designer
  • Serverlose Spark-Verarbeitung durch Databricks und Qubole
  • Dynamische Distributionsunterstützung
  • Hadoop-Job-Scheduler mit YARN
  • Kerberos für Hadoop-Sicherheit
  • Aufnahme, Laden und Entladen von Daten in einen Data-Lake
  • Grafische Designumgebung
  • 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
  • Cloud Pipeline Designer
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Datenqualität, Selfservice und Governance

  • Datenprofiling und -analysen mit grafischen Darstellungen und aufgeschlüsselten Daten
  • Automated data standardization, cleansing, and rules enforcement
  • Data privacy with masking and encryption
  • Datenqualitätsportal mit Überwachung, Reporting und Dashboards
  • Semantische Erkennung mit automatischer Mustererkennung
  • Umfassendes Survivorship
  • Data-Sampling
  • Anreicherung, Harmonisierung, Fuzzy Matching und Deduplizierung
  • Facettensuche, Data Sampling, semantische Analyse, Kategorisierung und automatisches
  • Profiling
  • Social curation with data sharing, ratings and endorsement
  • Cross reference between datasets and data pipelines for data lineage and impact analysis
  • Cross reference between datasets and data preparations for data lineage and impact analysis
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Konnektoren

  • Cloud: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform und weitere
  • Cloud Data Warehouse and Data Lakes: Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure SQL Data Warehouse, Databricks Delta Lake, Google BigQuery
  • Unterstützte Big-Data-Distributionen: Amazon EMR, Azure HDInsight, Cloudera, Google Dataproc, Hortonworks, MapR
  • Serverless: Cloudera Altus, Databricks, Qubole
  • Spark MLlib (Klassifizierung, Clustering, Empfehlung, Regression)
  • NoSQL: Cassandra, Couchbase, DynamoDB, MongoDB, Neo4j und weitere
  • RDBMS: Oracle, Teradata, Microsoft SQL Server und weitere
  • SaaS: Marketo, Salesforce, NetSuite und weitere
  • Anwendungspakete: SAP, Microsoft Dynamics, Sugar CRM und weitere
  • Technologien: Dropbox, Box, SMTP, FTP/SFTP, LDAP und weitere
  • Optionale Adressvalidierungsservices von Fremdanbietern
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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
  • Unterstützte Standards: REST, SOAP, OpenID Connect, OAuth, SAML, STS, WSDL, SWAGGER und weitere
  • Unterstützte Transports/Protokolle: HTTP, JMS, MQTT, AMQP, UDP, Apache Kafka, WebSphere MQ und weitere
  • Enterprise Integration Patterns für Servicevermittlung, Routing und Messaging
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Datenaufbereitung und Data-Stewardship

  • 2 kostenlose Lizenzen mit einer Subskription
  • Importieren, Exportieren und Kombinieren 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
  • 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 Define and apply rules
  • 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 Team-Zusammenarbeit
  • Verwaltung von Benutzern, Gruppen, Rollen, Projekten und Lizenzen
  • Verwaltung von Ausführungsengines
  • Single Sign-On (SSO) integration with several SSO providers
  • Ausführungsplan, zeit- und ereignisgesteuerter Scheduler für Jobs
  • Prüfpunkte, Fehlerbehebung
  • Kontextmanagement (Entw., QS, Prod.)
  • Erfassung und Anzeige von Protokollen
  • Optionales Admin-Benutzer-Add-on*
  • Engine-Cluster für Jobs
  • Statische IP-Adressen*
  • Protokollhistorie zur Jobausführung (2 Monate für Einstiegsprodukte, 3 Monate für Plattformen)
  • Umgebungen (2 für Einstiegsprodukte, unbegrenzt für Plattformen)*
  • Cloud Security Information and Event Management (SIEM), Intrusion Detection System (IDS), Intrusion Prevention System (IPS) and Web Application Firewall (WAF)
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Big-Data-Qualität

  • Datenbereinigung, -profiling, -maskierung, -abgleich und Parsing auf Spark und Hadoop
  • Maschinelles Lernen für Datenabgleich und Deduplizierung
  • Unterstützung für Cloudera Navigator und Apache Atlas
  • HDFS-Datei-Profiling
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Verwaltung von Services

  • System monitoring: JMX / Jolokia
  • Laufzeit-Engine (lokale Talend-Laufzeit, Remote-Engine-Cloud)
  • Containerized service generation
  • Zugriff auf Live-Statistiken zum Meldungsfluss
  • Integriertes Artefakt-Repository
  • Oberfläche zur Implementierung von Datenservices und Routen
  • Identitätsmanagement und Autorisierung
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Flexible Anwendungsintegration

  • Erstellung und Simulation von Routen, Daten und Web-/REST-Services mittels Drag-and-drop
  • WS-Policy-basierte Webservice-Sicherheit
  • Übermittlung und Routing von Nachrichten und Ereignissen basierend auf Enterprise
  • Integration Patterns (EIPs)
  • Zuverlässiges Messaging-Backbone auf Basis von ActiveMQ
  • Service-Locator und Registry
  • Befehlszeilen- und Skripttools
  • XML Key Management Specification (XKMS)
  • Erstellung und Implementierung als OSGI-Feature
  • Implementierung und Verwaltung als Microservice
  • Erstellung eines Microservices
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Erweitertes Data-Profiling

  • Betrugsmustererkennung mithilfe des Benfordschen Gesetzes
  • Erweiterte Statistiken mit Indikatorschwellenwerten
  • Spaltensatzanalyse
  • Erweiterte Vergleichsanalyse
  • Zeitspalten-Korrelationsanalyse
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Datenintegration passend zum Budget

Talend keeps it flexible

Flexibel

Mit einem Jahres- oder Monatsabonnement halten Sie die Kosten unter Kontrolle und bleiben flexibel bei der Ressourcennutzung.

Talend keeps it predictable

Vorhersehbar

Talend rechnet pro Nutzer ab, nicht nach Datenvolumen oder Konnektoren.

Talend keeps it simple

Einfach

50 % niedrigere Gesamtbetriebskosten mit einer zentralen Lösung in der Cloud.

The digital context creates an increasing demand for product customization. To meet these challenges and innovate, we have deployed new tailor-made digital platforms for L’Oréal researchers, with Talend at the heart, to facilitate the management of more than 50 million pieces of data per day

Philippe Benivay, IS Experimental Data Intelligence - L'Oréal R&I IT Team

Wer in unserer Branche nicht latenzarm auf hochwertige Daten zugreifen kann, ist raus aus dem Geschäft. Dank Talend liegen wir bestens im Rennen.

Steven Cochrane, Director of Data, Paddy Power Betfair

With Talend, capturing data at high speed from hundreds of data sources, we had fifty business projects in production for our financial, logistics, SCM, CRM business units in less than six months

Axel Frank, Solution Architect BI Platform

Sind Sie bereit, mit Talend loszulegen?