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Data Streams – Echtzeitdaten für deine Business Intelligence
Die Innovation für den Rohdatenexport in Echtzeit
Der neueste Trend in der Datenverarbeitung
Mit Data Streams kannst du deine Daten erstmals in Echtzeit in dein Data Warehouse übermitteln. Batch Processing gehört somit der Vergangenheit an. Profitier von der Echtzeit-Aktivierung auf all deinen Kanälen mit deinen angereicherten Rohdaten. So kannst du deine Daten auch Personen zur Verfügung stellen, die Mapp nicht nutzen. Du kannst die Daten deinem gesamten Unternehmen je nach Bedarf zur Verfügung stellen – und löst so Datensilos auf.
Erfassen: Unsere Streaming-Architektur bietet einen kontinuierlichen Echtzeit-Datenstrom. Die Prozessor-Kapazität wird reduziert, da kleinere Daten-Pakete verarbeitet werden.
Analysieren: Mit Echtzeit-Daten wird die Analyse-Geschwindigkeit gesteigert. Darüber hinaus laufen Systeme konsistenter mit einem konstanten Datenfluss.
Aktivieren: Dein BI-Team, deine Analysten und Marketing-Entscheider können die Erkenntnisse nutzen, um bessere Ergebnisse in allen Unternehmensbereichen zu erzielen.
Wie BI-Teams zu Data Heroes werden
Data Warehouse Revolution
Eine Streaming-Architektur beseitigt viele typische Probleme der Batch-Verarbeitung. Anstatt Daten in regelmäßigen Abständen zu exportieren, werden sie als kontinuierlicher Datenstrom in Echtzeit bereitgestellt. Die CPU-Kapazität wird reduziert, da die Daten in kleineren Paketen verarbeitet werden. Exporte großer Datenmengen werden so obsolet. Es können mehrere Streams gleichzeitig betrieben werden.
Mithilfe der Streaming-Architektur kann wahre Data Governance gelebt werden. Interne Stakeholder erhalten so genau jene Daten, die für ihre Arbeit relevant und notwendig sind. So können sensible Informationen oder Daten, die unter Compliance-Vorschriften fallen, leicht entfernt werden, bevor der Stream zur Verfügung gestellt wird. Auf diese Weise können sensible finanz- oder personenbezogene Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.
Unzählige Echtzeit-Szenarien
Data Streams eignen sich für viele Echtzeit-Datenverwendungsfälle – von einer Steigerung der Nutzerzufriedenheit bis hin zur Live-Berechnung komplexer wissenschaftlicher Modelle. Bei der Verwendung von Data Streams bleibt die Mapp-spezifische Datenanreicherung erhalten. Sie enthalten die üblichen Informationen wie Location, Geräteinformationen und geräteverknüpfende Tracking-Funktionen.
Datentransparenz
Data Streams ermöglichen es Unternehmen, Daten-Transparenz zu implementieren. Der Inhalt jedes Streams kann gefiltert werden, sodass er nur Daten enthält, die für die individuellen Bedürfnisse des Empfängers relevant sind. Beispiele sind das Streaming von ungefilterten Rohdaten für BI oder Kampagnen- und Kostendaten für das Marketingteam. Alle Entscheidungen können auf derselben Datengrundlage getroffen werden.
Data Streams als moderne Alternative zur Batch-Verarbeitung
Die Streaming-Architektur beseitigt viele typische Probleme der Batch-Verarbeitung. Data Streams eignen sich für viele Echtzeit-Datenverwendungsfälle, die von einer individuellen Anpassung der Kundenzufriedenheit bis hin zur Live-Berechnung komplexer Daten-wissenschaftlicher Modelle reichen.
Erfahr mehr über Data Streams und triff fundierte Entscheidungen über die Zukunft deiner Business Intelligence-Architektur.
Wir testen Data Streams bereits seit einiger Zeit und unsere Erfahrungen beim Echtzeit-Monitoring unserer Online-Präsenzen sind sehr vielversprechend. Die Handhabung und Verteilung der Streaming-Informationen sind denkbar einfach. Wir können uns sehr gut vorstellen, die Zusammenarbeit in diesem Bereich weiter auszubauen.
Oliver Remmel, Abteilungsleiter Digital Intelligence, Postbank