Analítica DWH casi en tiempo real

**WEBINAR EN ALEMÁN **

**LOS SUBTÍTULOS EN INGLÉS PUEDEN ACTIVARSE **

La analítica en tiempo real es un activo potente para cualquier organización, pero requiere las herramientas y la experiencia adecuadas. Aprovechando Datavault Builder y Kafka, y con el apoyo de partners experimentados como Cimt AG, las empresas pueden transformar datos brutos en insights valiosos, permitiendo decisiones oportunas e informadas.

En nuestro reciente webinar, presentado por Petr Beles y Daniel Koch, mostramos cómo aprovechar el poder de los datos casi en tiempo real mediante ejemplos prácticos y aportaciones de expertos. Si se lo perdió, esté atento a futuras sesiones o póngase en contacto con nosotros para más información y orientación personalizada en su camino hacia la analítica en tiempo real.

Entender el reto

Los datos en tiempo real, aunque abundantes, pueden resultar abrumadores. Por ejemplo, los datos de retrasos de trenes solo se vuelven verdaderamente útiles cuando se procesan, contextualizan y visualizan. En este post exploraremos cómo dar sentido a los datos casi en tiempo real de retrasos de trenes usando Kafka y Datavault Builder. Esta metodología asegura que los datos no solo sean comprensibles, sino también accionables.

Paso 1: Integre sus datos Kafka con otras fuentes de datos automáticamente con Datavault Builder

Datavault Builder, una herramienta de automatización de Data Warehouse (DWH) basada en modelos, es clave en este proceso. Combinado con Kafka, una potente plataforma de procesamiento de streams, permite el manejo y la transformación eficiente de datos en tiempo real. Durante el webinar recorrimos el proceso de implementación, mostrando cómo integrar estas herramientas para crear una pipeline de datos sin fricciones.

Paso 2: Un ejemplo de dashboard en tiempo real

Para pasar de la teoría a la práctica, presentamos un ejemplo en vivo usando datos en tiempo real de retrasos de trenes. Esta demostración destacó cómo procesar, contextualizar y visualizar los datos en un dashboard en tiempo real. Al final de la sesión, los participantes obtuvieron una comprensión clara de los pasos implicados y de los beneficios de la analítica en tiempo real.