Verwenden Sie aktuelle Daten. Immer.

Der effiziente Ansatz, um Daten für Analytics-Anwendungen aufzubereiten.

Illustration of DataCater streaming data from data sources to data sinks.
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Datenaufbereitung in Echtzeit

Verwenden Sie aktuelle Daten in Analytics-Anwendungen, indem Sie die Datenaufbereitung als Streaming-Data-Pipelines implementieren.

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Keine Programmierung notwendig

DataCater reduziert die für das Verwalten von Datenkonnektoren und Erstellen von Streaming-Data-Pipelines benötigte Zeit von Stunden bis Tagen auf wenige Minuten.

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Bereit für den Produktiveinsatz

DataCater erzeugt für jede Streaming-Data-Pipeline eine optimierte Kafka-Streams-Anwendung, die als isolierter Container betrieben wird.

Die moderne Plattform für Streaming-Data-Pipelines

DataCater hat das Ziel die Verfügbarkeit von hochqualitativen Daten innerhalb von Unternehmen zu steigern.

Über das Produkt

Datenkonnektoren

DataCater unterstützt zahlreiche Datenquellen und Datensenken mittels Kafka Connect: Einfache Dateien, Datenbanksysteme, Suchengines oder Cloud-Data-Warehouses.

Transformation

DataCater erlaubt die Anwendung von Transformations- und Filterfunktionen, um beliebige Anforderungen in der Datenaufbereitung umzusetzen.

Betrieb

DataCater betreibt Streaming-Data-Pipelines als optimierte Kafka-Streams-Anwendungen. Auf Ihrer On-Premise-Infrastruktur, einer Cloud-Plattform Ihrer Wahl oder unserem Managed-Service.

Monitoring

DataCater ermöglicht die kontinuierliche Überwachung von Streaming-Data-Pipelines, um Veränderungen in wichtigen Kennzahlen so früh wie möglich zu erkennen.

Interaktiver Pipeline-Designer

Das Streamen von Daten muss nicht kompliziert sein.

Profitieren Sie von unserem interaktiven Pipeline-Designer mit dem Streaming-Data-Pipelines innerhalb von wenigen Minuten erstellt werden können.

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Sie möchten mehr über Streaming-Data-Pipelines erfahren?

Gerne vereinbaren wir mit Ihnen einen Termin, um gemeinsam Ihre Datenarchitektur zu analysieren. Wir identifizieren jene Komponenten Ihrer Architektur, die stark von einer Verwendung von Streaming-Data-Pipelines profitieren würden und besprechen mögliche Strategien zur Umsetzung.

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