Near-Real-Time-Analytics mit Datavault Builder
Wie verarbeitet man Echtzeit-Datenströme aus IoT, Kreditkarten und Netzwerken effektiv? Webinar mit Datavault Builder und Kafka – auf Deutsch.
WEBINAR AUF DEUTSCH
ENGLISCHE UNTERTITEL KÖNNEN AKTIVIERT WERDEN
Echtzeit-Analytik ist ein leistungsstarkes Asset für jede Organisation, erfordert aber die richtigen Tools und das nötige Know-how. Durch den Einsatz von Datavault Builder und Kafka sowie mit der Unterstützung erfahrener Partner wie Cimt AG können Unternehmen Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln und zeitnahe, fundierte Entscheidungen treffen.
In unserem aktuellen Webinar, präsentiert von Petr Beles und Daniel Koch, haben wir gezeigt, wie man die Kraft von Near-Real-Time-Daten durch praktische Beispiele und Experteneinblicke nutzbar macht. Falls Sie es verpasst haben, bleiben Sie für zukünftige Sessions dran oder kontaktieren Sie uns für weitere Informationen und individuelle Beratung auf Ihrer Reise zur Echtzeit-Analytik.
Die Herausforderung verstehen
Echtzeit-Daten sind zwar reichlich vorhanden, können aber überwältigend sein. Daten zu Zugverspätungen sind beispielsweise erst wirklich nützlich, wenn sie verarbeitet, kontextualisiert und visualisiert wurden. In diesem Beitrag untersuchen wir, wie man mit Kafka und Datavault Builder Near-Real-Time-Daten zu Zugverspätungen sinnvoll aufbereitet. Diese Methodik stellt sicher, dass die Daten nicht nur verständlich, sondern auch handlungsleitend sind.
Schritt 1: Kafka-Daten automatisch mit anderen Datenquellen integrieren – mit Datavault Builder
Datavault Builder, ein modellgetriebenes Data-Warehouse (DWH)-Automatisierungstool, spielt dabei eine zentrale Rolle. In Kombination mit Kafka, einer leistungsstarken Stream-Processing-Plattform, ermöglicht es die effiziente Verarbeitung und Transformation von Echtzeit-Daten. Im Webinar haben wir den Implementierungsprozess Schritt für Schritt durchgegangen und gezeigt, wie diese Tools integriert werden, um eine nahtlose Datenpipeline zu erstellen.
Schritt 2: Ein Echtzeit-Dashboard als Beispiel
Um die Theorie in die Praxis umzusetzen, haben wir ein Live-Beispiel mit Echtzeit-Daten zu Zugverspätungen präsentiert. Diese Demonstration zeigte, wie man Daten in einem Echtzeit-Dashboard verarbeitet, kontextualisiert und visualisiert. Am Ende der Session hatten die Teilnehmer ein klares Verständnis der erforderlichen Schritte und der Vorteile von Echtzeit-Analytik.