DataHub:Cas d'utilisation

Ingérez des données hétérogènes provenant de multiples sources et acheminez-les vers les systèmes Big Data en aval

DataHub ingère en temps réel des données hétérogènes issues de diverses sources, telles que les applications, les sites web, les appareils IoT (Internet of Things) et les bases de données. Il centralise la gestion des données et les achemine vers les systèmes en aval pour l'analyse et l'archivage, créant ainsi un pipeline de données fiable.

Principaux avantages

• Découplage des systèmes

  Découplez vos systèmes Big Data de vos systèmes métier, ainsi que les composants au sein même du système Big Data. Chaque couche devient ainsi indépendante en termes de maintenance et de mise à l'échelle.

• Canal de données en temps réel

  DataHub diffuse les données métier dans votre système Big Data avec une latence minimale, ce qui réduit le cycle d'analyse des données.

Nettoyez et normalisez en temps réel les données hétérogènes provenant de multiples sources

DataHub et Realtime Compute collaborent pour nettoyer les données hétérogènes issues de plusieurs sources et les transformer en données structurées uniformisées en temps réel. Elles sont ainsi prêtes pour l'analyse en aval, sans prétraitement supplémentaire.

Principaux avantages

• ETL (Extract, Transform, Load) en temps réel

  Connectez-vous à plusieurs sources de données et exécutez des pipelines continus de nettoyage, de filtrage, d'association et de transformation afin de produire des données structurées prêtes à être consommées en aval.

• Analyse en moins d'une seconde

  Générez des métriques métier en moins d'une seconde, capturant ainsi la valeur des données sensibles au temps avant qu'elles ne deviennent obsolètes.

Remplacez une architecture Lambda traditionnelle par DataHub pour construire un entrepôt de données en temps réel

Passez d'une architecture Lambda à une architecture Kappa en utilisant DataHub pour bâtir une couche de données brutes, une couche de détails en temps réel et une couche de résumés en temps réel, le tout au sein d'un seul pipeline unifié.

Principaux avantages

• Architecture Kappa unifiée

  Consolidez les deux pipelines distincts d'une architecture Lambda traditionnelle en un seul, réduisant considérablement la charge de développement et de maintenance.

• Big Data en temps réel

  Un entrepôt de données en temps réel permet un traitement en temps réel sur l'ensemble de votre système Big Data, alimentant la Business Intelligence (BI), les rapports opérationnels et les recommandations basées sur les tags utilisateur avec des données actualisées à la seconde près.