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Auf Basis von Apache Beam Talend stellt Big-Data-Preparation-Lösung vor

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Talend, Spezialist für Integrationssoftware in den Bereichen Cloud und Big Data, bietet ab sofort eine Big-Data-Preparation-Lösung für Self-Service an. Sie basiert auf dem Unified-Programming-Modell Apache Beam.

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Talend Data Preparation ist Teil der Talend-Integrationsplattform.
Talend Data Preparation ist Teil der Talend-Integrationsplattform.
(Bild: Screenshot / Talend)

Die neue Self-Service-Lösung richtet sich vor allem an Unternehmen, deren Mitarbeiter große Datensets abrufen, bereinigen und analysieren müssen. Laut Talend ermöglicht das System, das den Namen „Data Preparation“ trägt, die Erstellung von Datenprojekten, die überall und unter Einsatz neuester Verarbeitungstechnologien ausführbar sind. Einblicke in die Geschäftsprozesse ließen sich auf diese Weise in kürzerer Zeit gewinnen. „Wir glauben, dass Apache Beam eine zukunftsweisende Technologie ist, da sie die Notwendigkeit verringert, Anwendungen neu zu schreiben, sobald innovative Technologien aufkommen, Systeme sich in die Cloud verschieben oder sich Integrationsansätze verändern. So können Kunden die Aufbereitungsroutinen einmal entwickeln und sie nachfolgend überall ausführen“, erklärt Talend-CTO Laurent Bride.

Teil der Integrationsplattform

Talend Data Preparation wurde bereits im vergangenen Januar als Teil des Winter-17-Releases von Talends Integrationsplattform präsentiert. Über die Datenaufbereitungsfunktionen können Anwender auf beliebige Datenquellen zugreifen. Diese können sich beispielsweise in Hadoop, der Cloud oder traditionellen Datenbanken befinden und lassen sich gemeinsam auf Benutzer- oder Gruppenebene nutzen. Ein vorkonfiguriertes Datenwörterbuch ermöglicht die automatische Erkennung der Bedeutung von Rohdaten aus dem Data Lake und kann durch eigenes Vokabular wie etwa Produktcodes oder -namen ergänzt werden. Auch das Crowdsourcing neuer Datendefinitionen aus quelloffenen Daten oder der Talend-Community ist möglich.

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