Représentez facilement les topics Kafka sous forme de tables Apache Iceberg® ou Delta Lake

« L'accès aux données en temps réel est essentiel pour que les clients puissent prendre des décisions rapides et éclairées. » Grâce à la disponibilité de Tableflow de Confluent sur Microsoft Azure, les clients peuvent diffuser des événements Kafka vers OneLake sous forme de tables Apache Iceberg ou Delta Lake, et les interroger instantanément via Microsoft Fabric et des moteurs tiers populaires à l'aide des Table APIs de OneLake. Cela permet de réduire la complexité et d’accélérer les prises de décision.

« L'accès à des données fiables en temps réel est crucial pour accélérer la mise à l'échelle des initiatives d'IA et assurer le bon fonctionnement des plateformes d'analyse. En quelques clics, Tableflow permet aux utilisateurs de convertir les topics Kafka et les schémas associés en tables Apache Iceberg™ afin de fournir des données alimentées par l’IA aux entreprises. Grâce à une intégration native avec Snowflake Open Catalog, un service géré pour Apache Polaris™ (Incubating), nos clients communs accèdent plus aisément que jamais aux données opérationnelles en temps réel à des fins d'IA, d'analyse et de collaboration, avec une gouvernance plus unifiée. Nous sommes ravis d'aider nos clients à combler le fossé entre opérations et analyse grâce à une solution basée sur des normes ouvertes. »

« Les compagnies de bus nous adorent parce que nous simplifions les ventes, les opérations et la répartition, mais cela serait impossible sans l'analyse des données en temps réel. Tableflow permet à notre moteur d'analyse de consommer sans effort les données opérationnelles de Kafka en temps réel sous forme de tables Apache Iceberg, éliminant ainsi le besoin de prétraitement. En intégrant Tableflow à notre entrepôt de données, nous pourrions empêcher l'ingestion de données brutes et non nettoyées tout en réduisant la complexité et les coûts de stockage. Cette approche simplifierait les workflows et réduirait le délai d'obtention de données précieuses tout en offrant une architecture de données plus efficace et plus rentable. »

« Chez Attune, notre priorité est de fournir des analyses en temps réel à partir des données IoT de bâtiments intelligents. » En quelques clics, Confluent Tableflow permet de matérialiser les topics clés de Kafka en tables fiables et prêtes pour l'analyse. Cela nous offre une visibilité sur l'engagement des clients, le comportement des appareils et l'utilisation de la plateforme par locataire, directement à partir des flux de données en direct. La plateforme de streaming de données Confluent nous permet aussi d'identifier et de résoudre les problèmes de qualité des données, tels que les événements de capteurs en double, pour gagner du temps et booster l'efficacité. Tableflow a simplifié notre architecture de données et ouvert de nouvelles possibilités pour l'exploitation des données.

« À l'ère de l'IA, il est plus important que jamais de veiller à ce que des données fiables en temps réel soient unifiées dans les systèmes opérationnels et d'analyse. Les entreprises devraient rechercher des solutions qui fournissent à leurs data lakehouses, modèles d'IA et moteurs d'analyse des données de streaming en temps réel, sans prétraitement approfondi ni intervention manuelle. Les offres qui permettent de créer automatiquement des tables de données de référence bronze et argent contribuent à accélérer les initiatives d'IA et le processus de prise de décision en temps réel, tout en améliorant la fiabilité et l'intégrité des données. »