Accedere ai dati in tempo reale con Talend Data Streams

Talend Trust Score, ciò che conta è l’affidabilità del dato

L’applicazione nativa in cloud di streaming data, alimentata da Apache Beam, si aggiunge alla suite di soluzioni cloud basate sulle figure professionali, che hanno l’obiettivo di consentire di lavorare su dati affidabili

Un’applicazione gratuita di Amazon marketplace studiata per semplificare e velocizzare l’inserimento di grandi volumi di dati, anche molto diversi tra loro, in tempo reale. Questa, in sintesi, è Talend Data Streams, applicazione rilasciata da Talend per consentire a data engineer, data scientist, data analyst e altri integratori di accedere ai dati in tempo reale, in modalità self-service. Questa applicazione per singolo utente, basata su AWS, sarà integrata nell’attuale suite di applicazioni Talend per il cloud basate sulle figure professionali, che hanno l’obiettivo di consentire di lavorare su dati affidabili.

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Integrare meglio i dati

Secondo l’indagine Kaggle 2017 State of Data Science and Machine Learning, che nell’agosto scorso ha coinvolto oltre 16mila professionisti dei dati, tra le difficoltà più comuni per chi lavora in area data science rientrano dati “sporchi” (36% delle risposte), carenza di supporto del management per i data science team (27%), assenza di una direzione chiara da seguire sui dati disponibili (22%); accesso complessivo ai dati o loro disponibilità (22%). Talend Data Streams punta a superare queste difficoltà, consentendo a data engineer, data scientist e altri analisti di avviare l’integrazione dei dati usando un’interfaccia utente web che permette agli utenti di diventare operativi in breve tempo. La soluzione consente di inserire grandi volumi di dati eterogenei da streaming e cloud e di accelerare lo sviluppo della pipeline grazie a una funzionalità di anteprima “live”, che visualizza i cambiamenti in tempo reale. Possibile è rompere il ciclo legacy e prolungare la vita di tutte le pipeline di dati grazie alla portabilità tra piattaforme cloud alimentate da Apache Beam.

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Le tecnologie cloud per lo streaming dei big data hanno un ruolo centrale nell’aiutare le aziende a usare il cloud per scalare i processi decisionali data-driven e fare in modo che i dati siano affidabili, gestiti correttamente e accessibili agli utenti.

Talend Data Streams si aggiunge ad altre app oggi disponibili con Talend Data Fabric, piattaforma di integrazione open source che combina le soluzioni Talend in strumenti per l’integrazione, in tempo reale o batch, di dati e applicazioni. La suite di app integrate, self-service e basate sul cloud di Talend è ottimizzata per la produttività degli operatori e la trasformazione digitale. Grazie a Talend, azienda e dipartimento IT possono collaborare nelle attività di governance e integrazione dei dati, condividere il lavoro tra le app, controllare le attività di stewardship, incrementare il livello di fiducia nei dati e mettere al lavoro più dati, rapidamente.

«Obiettivo di Talend è rendere “vivi” i dati e renderli disponibili in tutta l’azienda», commenta Antongiulio Donà, vice president sales Italy di Talend. «Nostro punto di forza sta anche del licensing; a ogni sviluppatore è assegnata una licenza, named, con cui può fare tutto, dal realizzare una piccola integrazione tradizionale fino a un’integrazione molto evoluta».

Evoluzione continua

Nell’aprile scorso Talend ha rilasciato anche aggiornamenti dell’offerta Talend Data Fabric che consentono ai clienti di disporre dei dati archiviati nei sistemi SAP per gli approfondimenti analitici. L’ampliamento del supporto Talend per SAP offre funzionalità che aiutano i clienti a gestire meglio i dati SAP esistenti, per farli confluire in data lake o data warehouse, sia on premise sia su cloud, per la gestione dei big data.

Intanto Talend ha ottenuto, a livello mondiale, un fatturato 2017 di oltre 150 milioni di dollari. Il trend positivo prosegue anche per il nuovo anno. Il primo trimestre 2018, conclusosi il 31 marzo, si è distinto per ricavi da 46,8 milioni di dollari, il 42% in più rispetto allo stesso periodo del 2017.

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