Talend präsentiert die branchenweit erste Cloud-Anwendung für Data Streams basierend auf Apache Beam

Talend Data Streams als kostenlose Version für AWS wird Teil der Talend-Palette persona-basierter Cloud-Anwendungen: Datenbefreiung und kürzere Time-to-Insight für Data Scientists und Data Engineers

REDWOOD CITY, Kalifornien - 14. Mai 2018 - Talend, weltweit führender Anbieter von Integrationslösungen für Cloud und Big Data, präsentiert Talend Data Streams, eine kostenlose Lösung für Amazon Marketplace-Anwendungen. Mit Talend Data Streams lässt sich die Erfassung gigantischer Mengen heterogener Daten in Echtzeit vereinfachen und beschleunigen. Auf der Talend Connect US, der alljährlich stattfindenden Konferenz mit und für Talend-Kunden und -Partnern, wurde in New York bekannt gegeben, dass Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts und weitere Ad-hoc-Integratoren mithilfe von Talend Data Streams Self-Service-Zugriff auf Echtzeitdaten erhalten können. Diese Einzelbenutzeranwendung auf AWS-Grundlage wird zu einem späteren Zeitpunkt in die bestehende Cloud-Anwendungssuite auf Persona-Basis integriert werden. Mithilfe dieser Suite erhält jeder Nutzer die Möglichkeit zur Verarbeitung vertrauenswürdiger Daten.

„Innovative Erkenntnisse kommen nicht aus dem Nichts. Erfolgreiche Datenpioniere haben gezeigt, dass datengestütztes Arbeiten nur im Team funktioniert. Das heißt, dass alle Mitarbeiter bei der Erfassung, Strukturierung und Verbesserung der Qualität und der Zuverlässigkeit von Daten mithelfen müssen“, erklärt Talend-CMO Ashley Stirrup. „Talend Data Streams erweitert diese Zusammenarbeit nun um Data Scientists, Data Engineers und Data Analysts, die sich zur Erfassung von Echtzeitdaten eine intuitive und einfach zu bedienende Self-Service-Lösung zunutze machen können. Auf diese Weise schaffen Unternehmen aus Ideenreichtum echte Innovation – und das schneller als je zuvor.“

Wie eine Umfrage unter mehr als 16.000 Datenexperten gezeigt hat, bestehen die größten Herausforderungen für die Datenwissenschaft in verunreinigten Daten (36 %), fehlender Unterstützung für die Data-Science-Teams durch das Management (27 %), fehlender klarer Ausrichtung hinsichtlich der Verwendung der verfügbaren Daten (22 %) und grundsätzlichen Problemen bei Datenzugriff und Datenverfügbarkeit (22 %).[1] Talend Data Streams hilft bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Die Lösung bietet Data Scientists, Data Engineers und anderen Analysten folgende Möglichkeiten:

Direkte Datenintegration durch webbasierte Oberfläche, die ohne Installation und Verwaltung auskommt. Die Lösung ist innerhalb weniger Minuten betriebsbereit.
Schnelle und unkomplizierte Erfassung von riesigen Mengen verteilter Daten sowie von Streaming- und Cloud-Daten
Beschleunigte Entwicklung von Pipelines durch die einzigartige Live-Vorschau mit Echtzeitanzeige der Änderungen
Unterbrechung des Legacy-Zyklus sowie Verlängerung der Lebensdauer aller Datenpipelines dank einer völlig neuen cloud-plattformübergreifenden Portabilität auf Grundlage von Apache Beam.

Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten

Daten sind die neue Währung in der digitalen Ökonomie von heute. Diese Datenökonomie weist jedoch eindeutige Schwachstellen auf, die es unmöglich machen, mit den wachsenden Anforderungen Schritt zu halten: Während sich die Datenvolumina Jahr für Jahr verdoppeln und sich die Anzahl derjenigen, die diese Daten verarbeiten, im gleichen Zeitraum verdreifacht, bleiben die IT-Budgets unverändert. Gleichzeitig tendieren die getrennten Geschäftsbereiche innerhalb der Unternehmen immer stärker dazu, eigene Tools für die Erfassung und Integration der Daten zu verwenden. So entstehen immer mehr Datensilos und eine „Schatten-IT“, die letztendlich verhindert, dass die Unternehmen das Potenzial ihrer datengestützten Arbeit voll nutzen.

Wenn Unternehmen die Cloud zur flexiblen datengestützten Entscheidungsfindung nutzen wollen, sind Streaming-Technologien für Big Data in der Cloud von entscheidender Bedeutung: Sie ermöglichen Governance, Vertrauenswürdigkeit und Verwaltung ihrer wertvollsten Ressource – der Datenbestände – sowie den Zugriff darauf.

„Die Digitalbranche verlangt unternehmensübergreifend nach einem konsistenten Lösungsansatz für Sicherheit, Datenschutz und Prozess-Compliance. Das funktioniert aber nur, wenn es keine Dateninseln gibt, die den Anforderungen an Qualität und Konsistenz nicht genügen“, so Ciaran Dynes, Senior Vice President of Products bei Talend. „Daher benötigen die Unternehmen eine vollkommen andere Datenarchitektur, mit der sie die marode Datenökonomie von heute überwinden und mehr Daten effektiv nutzen können. Talend sieht seine Mission darin, die Daten von diesen veralteten Infrastrukturen zu befreien und ihre Verfügbarkeit, Qualität, Leistung und den Wert durch Citizen Collaboration und die Cloud zu steigern.“

Talend Data Streams wird in Kürze mit den weiteren persona-basierten Anwendungen zusammengeführt, die bereits Bestandteil von Talend Data Fabric sind. Talend Data Fabric ist eine Integrationsplattform auf Open Source-Basis, die alle Talend-Produkte in einem Paket mit leistungsstarken und benutzerfreundlichen Tools kombiniert – für Echtzeit- oder Batchdaten, für Daten- oder Anwendungsintegration.

Das Talend-Portfolio mit integrierten, cloud-basierten Self-Service-Apps zielt klar auf die Steigerung der Nutzerproduktivität und eine Beschleunigung der digitalen Transformation ab. Durch den Einsatz von Talend-Lösungen können Management und IT bei Datenintegration und Governance kooperieren, anstehende Arbeiten einfach auf die Anwendungen verteilen, Stewardship-Aufgaben orchestrieren, das Vertrauen in die Daten stärken und mehr Daten schneller nutzen.

Kunden, die mehr über die Funktionen und den Nutzen von Talend Data Streams erfahren möchten, können sich für das Live-Webinar mit dem Titel „Bringen Sie mehr Daten zum fließen: Talend Spring '18“ registrieren, das am Montag, den 30. Mai 2018, 10:00 bis 11:30 Uhr stattfinden wird. Weitere Informationen zum Einfluss von Cloud und Big Data-Streaming auf die Leistungsfähigkeit von Unternehmen sind im Talend-Blog verfügbar.

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[1] Kaggle 2017 State of Data Science and Machine Learning: Umfrage unter 16.000 Datenfachleuten (Antworten vom August 2017)