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LakeFlow Connect

Connectors für eine effiziente Datenaufnahme

Mit den nativen Connectors für Analysen und KI führen Sie Ihre Daten hocheffizient auf der Data Intelligence Platform zusammen. Das Erstellen einer Pipeline, die Ihre Daten aufnimmt, ist in wenigen Schritten erledigt, ohne dass Sie komplexen Code schreiben oder pflegen müssten. Die vollständige Integration in die Data Intelligence Platform gewährleistet, dass Sie von Anfang an von den Vorteilen einheitlicher Governance und Beobachtbarkeit sowie von der Möglichkeit profitieren, nachgelagerte Workflows zu orchestrieren, um aus den erfassten Daten aussagekräftige Informationen zu gewinnen.

An image of a Databricks icon representing better price-performance.

Effiziente inkrementelle Pipelines

Senken Sie die Gesamtbetriebskosten und beschleunigen Sie Ihre Time-to-Value.

Simple setup and maintenance

Einfache Einrichtung und Wartung

Demokratisieren Sie den Datenzugriff für Data Engineers, Datenanalysten und Data Scientists.

Unified orchestration, observability and governance

Vereinheitlichte Orchestrierung, Beobachtbarkeit und Governance

Nutzen Sie die Vorteile robuster und sicherer Aufnahmepipelines, die in Ihre Plattform integriert sind.

Datenaufnahme mit LakeFlow Connect

Data ingestion with LakeFlow Connectors
Ingest from a growing selection of data sources

Datenaufnahme aus einer wachsenden Anzahl von Datenquellen

Daten können nur dann optimal genutzt werden, wenn Sie sie aus allen von Ihnen verwalteten Cloud-Speichern, Datenbanken und Geschäftsanwendungen zusammenführen – denn nur so lassen sich daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen und Transformationen für innovative KI durchführen. Ihnen steht eine Vielzahl von Connectors für verbreitete Datenquellen zur Auswahl. So können Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer Daten ausschöpfen – ganz gleich, woher sie stammen.

Efficient, incremental ingestion

Effiziente inkrementelle Datenaufnahme

Die intelligente Optimierung erzielt für jeden Anwendungsfall die besten Ergebnisse. Dadurch entfällt der Mehraufwand für die Optimierung von Pipelines für verschiedene Datenquellen. Durch die Verwendung inkrementeller Lese- und Schreibvorgänge wird in den Aufnahmepipelines unnötiger Aufwand vermieden, und es werden nur neue Daten oder Tabellenaktualisierungen eingespielt. Das inkrementelle Vorgehen bei der Datenaufnahme ist schneller, besser skalierbar und kosteneffizienter, und außerdem ist die Aktualität der Daten für die nachfolgende Nutzung gewährleistet.

An image of a Databricks workspace with a CSV file being read using Spark.

Self-Service für jeden Anwender

Räumen Sie die Möglichkeit ein, eigene Aufnahmepipelines zu definieren. So ermöglichen Sie jedem Team den Zugriff auf die benötigten Daten und beschleunigen Innovation unternehmensweit. Sowohl Data Engineers als auch Data Analysts und Data Scientists profitieren von der No-Code-Nutzung, die allen einen schnellen Einstieg ermöglicht. Hinzu kommt die Möglichkeit der Nutzung einer einfachen API, die stundenlange Programmierarbeit erspart. Außerdem wird die Pipelineverwaltung vereinfacht. So verbringen Sie weniger Zeit mit dem Bewegen von Daten – und mehr mit ihrer sinnvollen Nutzung.

Ingestion is only the beginning

Die Aufnahme ist nur der Anfang

Wenn es darum geht, Mehrwert aus Daten zu generieren und Innovation zu beschleunigen, ist das effiziente Zusammenführen aller Ihrer Daten auf der Data Intelligence Platform nur der erste Schritt. Orchestrieren Sie hochentwickelte Workflows für Analytics und KI und nutzen Sie im Anschluss inkrementelle Transformationen. Erstellen und implementieren Sie ML- und GenAI-Anwendungen mit Mosaic AI oder analysieren und visualisieren Sie Ihre Daten, um mit Databricks SQL aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

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Ihre Daten. Ihre Entscheidung.

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