Analytique DWH quasi temps réel

**WEBINAIRE EN ALLEMAND **

**LES SOUS-TITRES ANGLAIS PEUVENT ÊTRE ACTIVÉS **

L’analytique en temps réel est un atout puissant pour toute organisation, mais elle nécessite les bons outils et la bonne expertise. En tirant parti de Datavault Builder et Kafka, et avec le soutien de partenaires expérimentés comme Cimt AG, les entreprises peuvent transformer des données brutes en insights précieux, permettant des décisions opportunes et éclairées.

Dans notre récent webinaire, présenté par Petr Beles et Daniel Koch, nous avons montré comment exploiter la puissance des données quasi temps réel à travers des exemples pratiques et des éclairages d’experts. Si vous l’avez manqué, restez à l’écoute pour les prochaines sessions ou contactez-nous pour plus d’informations et un accompagnement personnalisé sur votre parcours d’analytique en temps réel.

Comprendre le défi

Les données en temps réel, bien qu’abondantes, peuvent être écrasantes. Par exemple, les données sur les retards des trains ne deviennent vraiment utiles que lorsqu’elles sont traitées, contextualisées et visualisées. Dans cet article, nous explorerons comment donner du sens à des données quasi temps réel sur les retards de trains en utilisant Kafka et Datavault Builder. Cette méthodologie garantit que les données sont non seulement compréhensibles, mais aussi actionnables.

Étape 1 : Intégrer automatiquement vos données Kafka avec d’autres sources de données grâce à Datavault Builder

Datavault Builder, un outil d’automatisation de Data Warehouse (DWH) piloté par modèle, joue un rôle essentiel dans ce processus. Combiné avec Kafka, une plateforme puissante de traitement de flux, il permet la gestion et la transformation efficaces des données en temps réel. Pendant le webinaire, nous avons parcouru le processus d’implémentation, en montrant comment intégrer ces outils pour créer une pipeline de données fluide.

Étape 2 : Exemple de tableau de bord en temps réel

Pour passer de la théorie à la pratique, nous avons présenté un exemple en direct utilisant des données de retards de trains en temps réel. Cette démonstration a mis en lumière comment traiter, contextualiser et visualiser les données sur un tableau de bord en temps réel. À la fin de la session, les participants ont acquis une compréhension claire des étapes impliquées et des bénéfices de l’analytique en temps réel.