Big-Data-Integrationsplattformen erleichtern die Integration und Analyse von groß angelegten Daten über Cloud-Anwendungen und Datenbanken hinweg. Sie helfen Unternehmen, enorme Datenmengen, die von IoT-Endpunkten, Anwendungen und Kommunikationsmitteln gesammelt werden, zu verwalten und zu nutzen, indem sie strukturierte Pipelines erstellen, die die Ausgaben der Big-Data-Verarbeitung mit nachgelagerten Systemen verbinden.
Kernfähigkeiten von Big-Data-Integrationsplattformen
Um in die Kategorie der Big-Data-Integration aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
- Big-Data-Verarbeitungsdaten in externe Quellen integrieren
- Große Mengen homogener und heterogener Daten aufnehmen und verteilen
- Eine strukturierte Pipeline für Big-Data-Managementprozesse erstellen
Häufige Anwendungsfälle für Big-Data-Integrationsplattformen
Dateningenieur- und IT-Teams nutzen Big-Data-Integrationsplattformen, um groß angelegte Datenumgebungen mit Geschäftsanwendungen und Analysesystemen zu verbinden. Häufige Anwendungsfälle umfassen:
- Die Integration verarbeiteter Big-Data-Cluster mit Cloud-Anwendungen und Datenbanken für die nachgelagerte Nutzung
- Die Vereinfachung der Verwaltung von hochvolumigen IoT- und Anwendungsdaten über verteilte Umgebungen hinweg
- Den Aufbau strukturierter Datenpipelines, die einen konsistenten, zuverlässigen Zugriff auf Big-Data-Einblicke in der gesamten Organisation ermöglichen
Wie sich Big-Data-Integrationsplattformen von anderen Tools unterscheiden
Big-Data-Integrationsplattformen erfordern typischerweise, dass Big Data vor der Integration verarbeitet wurde, und arbeiten in Verbindung mit Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware, anstatt diese zu ersetzen. Während einige Plattformen Stream-Analytics-Fähigkeiten bieten, liegt ihr Hauptaugenmerk auf Datenmanagement- und Integrationspipelines und nicht auf der Echtzeit-Analyseverarbeitung.
Einblicke von G2 zu Big-Data-Integrationsplattformen
Basierend auf den Kategorietrends auf G2 sind die Flexibilität der Pipeline und die breite Unterstützung von Konnektoren für Cloud-Anwendungen und Datenbanken herausragende Fähigkeiten. Verbesserte Datenzugänglichkeit über Systeme hinweg und reduzierte Integrationskomplexität heben sich als primäre Ergebnisse der Einführung hervor.
