Talend soll schnelles und reibungsloses Laden von Daten für Microsoft Azure ermöglichen

Mit dem Stitch Data Loader erfassen Entwickler Daten für die Analyse innerhalb weniger Minuten, so eine Aussendung von Talend. [...]

Der Stitch Data Loader nun auch Microsoft Azure SQL Data Warehouse. (c) Microsoft
Der Stitch Data Loader nun auch Microsoft Azure SQL Data Warehouse. (c) Microsoft

Talend, Anbieter von Datenintegrationssoftware für die Cloud, hat bekannt gegeben, dass die Cloud-Lösung Stitch Data Loader nun auch Microsoft Azure SQL Data Warehouse unterstützt. Damit erhalten die Nutzer ein einfach einzusetzendes Werkzeug, um Daten in ein schnelles, flexibles und sicheres Cloud Data Warehouse zu übertragen, so die Herstellerangaben. Diese maßgeschneiderte Integration, die ab sofort verfügbar ist, erfasst Daten aus gängigen Quellen in kürzester Zeit.

Der Stitch Data Loader kann Daten aus über 90 Quellen innerhalb weniger Minuten in das Microsoft Azure SQL Data Warehouse verschieben. Mithilfe von Azure Blob Storage und PolyBase verschiebt der neue Connector Daten in die Azure-Cloud und lädt sie in kürzester Zeit in das Azure SQL Data Warehouse. Dabei führt der Stitch Data Loader Datentyptransformationen zwischen Quelle und Ziel, Schemaänderungen, Sicherheitsfunktionen und das Laden auch größter Datenmengen vollkommen transparent durch. Dank der flexiblen Planungsfunktion können die Nutzer ihre CloudDaten kontinuierlich auf dem aktuellen Stand halten.

Das einfache Erfassen von Daten und erforderliche Skalierungen werden beim Stitch Data Loader mit nur wenigen Klicks erledigt. Alle Vorgänge durchlaufen einen reibungslosen Prozess, der nicht nur unkompliziert ausprobiert, sondern auch einfach erworben werden kann: Interessenten müssen weder mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen noch Verträge mit langer Laufzeit abschließen. Mit der kostenlosen Version vom Stitch Data Loader können Kunden 5 Mio. Zeilen pro Monat aus vielen gängigen Datenquellen in ein Azure SQL Data Warehouse laden. Der Stitch Data Loader verbindet sich mit SaaS-Anwendungen, Datenbanken und Cloud-Datenquellen wie Google AdWords, Facebook Ads, MySQL, Salesforce, Stripe und anderen. Mit dem Stitch Data Loader können Daten für Analytik, Business Intelligence, Machine Learning und Data Science erfasst werden. Die Lösung skaliert bei wachsendem Datenvolumen automatisch – Konfiguration, Bereitstellung oder Wartung sind nicht erforderlich.

„Dies ist die umfassendste Weiterentwicklung unseres Produkts, seit wir Teil von Talend geworden sind. Damit unterstreichen wir unser Engagement in Sachen Microsoft Azure“, so Jake Stein, SVP Stitch bei Talend. „Durch die Self-Service-Fähigkeiten des Stitch Data Loader bei der Erfassung von CloudDaten machen wir es Unternehmen aller Größe leichter, transparentes Onboarding und Datenerfassung zu nutzen. Datenanalyse- und Berichterstellungsfunktionen übernehmen wir dabei aus dem Azure SQL Data Warehouse. So lassen sich Geschäftsergebnisse optimieren.“

Das Azure SQL Data Warehouse ist eine Cloud-Analytics-Plattform, die durch Trennung von Storage und Compute eine beispiellose Flexibilität bei der Bereitstellung von Lösungen für die speziellen geschäftlichen Anforderungen des Nutzers ermöglicht. Hierdurch kann etwa auch die Ausführung von Aufträgen beendet und gestartet werden, während die Datenspeicherung erhalten bleibt. So stellt die Lösung sicher, dass der Kunde nur für die tatsächliche Berechnungsdauer und die verwendeten Ressourcen zahlt.

Der Stitch Data Loader ist Bestandteil von Talend Data Fabric, einer Suite mit Cloud-Anwendungen, die Kunden beim Erfassen, Verwalten, Transformieren und Freigeben von Daten und aussagekräftigen Informationen unterstützen. Mit dem Stitch Data Loader können Talend-Kunden sofort mit der Datenerfassung beginnen. Dabei können sie sicher sein, dass Talend alle Anforderungen im Bereich der Datenintegration erfüllt. Neben Azure SQL Data Warehouse bietet Talend Cloud auch native Azure-Connectors für Azure Table Storage, Azure Blob Storage, Azure Queue Storage, Azure Data Lake Store und Azure Cosmos DB.


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