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Leap Data Transformation Framework Beschleunigte Big-Data-Migration

| Autor / Redakteur: Matthias Semlinger / Nico Litzel

Cloudera kündigt ein neues, industriefähiges Software-Framework namens „Leap Data Transformation Framework“ an, das von Capgemini auf Basis von Cloudera Enterprise entwickelt wird.

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Cloudera und Capgemini kündigen ein industriefähiges Software-Framework an.
Cloudera und Capgemini kündigen ein industriefähiges Software-Framework an.
(Bild: Cloudera)

Das Framework zielt auf die Beschleunigung von Ende-zu-Ende-Prozessen bei der Überführung existierender BI- und Datenbank-Systeme in die Welt der Big Data Analytics.

Es soll eine neue Herangehensweise an die Transformation von Datenbanken- und BI-Systemen auf dem Weg zum digitalen Unternehmen bieten und die Risiken solch komplexer Projekte durch einen modularen, aber industriefähigen Ansatz reduzieren.

Effiziente Big-Data-Transformation

Mit diesem Framework wollen Capgemini und Cloudera gemeinsam die Big-Data-Transformation auf besonders kosteneffiziente Weise fördern. Das Leap Data Transformation Framework ist Bestandteil des Katalogs „Ready2Series-Lösungen“ von Capgemini.

Mit dem Framework sollen Organisationen ihre „Time-to-Value“-Zyklen drastisch beschleunigen können, indem sie ihre aktuellen BI- und Datenbank-Systeme mit Cloudera Enterprise optimieren.

Gesteigerte Effektivität

Die ersten Transformationsprojekte haben laut Herstellerangaben Effektivitätssteigerungen von mehr als 30 Prozent bei Projektumfängen, Erstellungs- und Testprozessen erreicht.

In großen Unternehmen mit Big-Data-Environment können nur industriefähige Ansätze für gute Geschäftsergebnisse sorgen. Das Leap Data Transformation Framework von Capgemini wurde speziell für diese Ausgangslage entwickelt.

Industriefähiger Ansatz für Big Data

Das Framework soll eine automatische Überprüfung der realen Einsatzmöglichkeiten und der potenziellen funktionalen Redundanzen der vorhandenen BI-Systeme ermöglichen. Zudem soll es Kunden erlauben, den Umfang ihrer Transformationsprojekte zu optimieren.

Ein durch Metadaten angetriebener Prozess der Anwendungsentwicklung sowie ein Framework für die Testautomatisierung sollen dabei qualitativ hochwertige Produktionsanläufe garantieren.

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