KONTAKT
    Datenaufbereitung & Speicherung mit

    Databricks

    Datamanagment für Qlik mit Databricks

    Jetzt Video ansehen: 
    Performance Qlik vs. Databricks

    Qlik vs. Databricks

    >> Vorschau

    Wie performant sind Qlik und Databricks im Vergleich bei der Verarbeitung komplexer Aufgaben?

     

     

    In der Vergangenheit wurde uns oft die Frage gestellt, wie Qlik für die Datenaufbereitung und auch Speicherung genutzt werden kann, und wie gut sich das Produkt im Vergleich zu einem klassischen Data Warehouse verhält.



    Heutzutage wird diese Frage immer öfter gestellt.

    Databricks & Qlik: noch mehr Performance für Ihre Datenpipeline

    Die Lakehouse-Architektur von Databricks macht es möglich, Daten, Analysen & KI auf einer gemeinsamen Plattform zu vereinen, und bietet damit eine geeignete Oberfläche für Data Engineers und Data Scientists bzw. Analysten gleichermaßen.

    Dabei unterstützt Databrick die Vereinheitlichung Ihres Daten-Ökosystems durch seine offene Architektur mit Open-Source-Technologien & -Formaten sowie einer großen Auswahl an Script-Sprachen.

    Video: Datenintegration mit Databricks

     

    Databricks: leistungsstarke Lakehouse-Architektur mit integrierter KI-Funktionalität

    Die Databricks-Plattform umfasst folgende Elemente:

    • Datenspeicherung mit Delta Lake – ein kostengünstiges und hochgradig skalierbares Lakehouse als zentrales Repository für strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte Daten. So schaffen Sie eine belastbare Single Source of Truth für Ihr Unternehmen – dabei sorgt Apache Spark™ für Top-Performance bei allen ETL-Prozessen und die Unterstützung für ACID-Transaktionen & Schemaerzwingung schafft ein Plus an Zuverlässigkeit im Vergleich zum klassischen Data Lake. Mit dem offenen Apache Parquet-Speicherformat vermeiden Sie den technologischen Lock-in und erleichtern den Datenaustausch mit Partnern. Ergänzend zu den umfassenden Governance-Funktionen des Unity-Katalogs sorgt das Delta Sharing-Protokoll auch beim Datenaustausch für Datensicherheit & DSGVO-Konformität.

    • ETL-Entwicklung & -Verwaltung mit Delta Live Tables (DLT) – ein visuelles Toolset, das Ihren Data Engineers die Schaffung, Überwachung & Pflege zuverlässiger Datenpipelines und damit die Bereitstellung hochwertiger Daten im Delta Lake erleichtert. DLT ermöglicht eine deklarative Pipelineentwicklung mit Aufrechterhaltung aller Datenabhängigkeiten, steigert die Datenqualität durch automatische Validierungs- und Integritätsprüfungen und bietet zudem umfassende Tracking- & Fehlerbehandlungstools, um Ausfallzeiten zu reduzieren.

    • KI-Modellierung mit Databricks Machine Learning – ein umfangreiches Toolset, das den gesamten Lebenszyklus von der Experimentierphase bis zur Produktion standardisiert. Aufgesetzt auf die offene Lakehouse-Architektur können Sie auf Daten jeglichen Typs zugreifen, sie untersuchen und aufbereiten. Dank der Self-Service-Unterstützung ist die Erstellung von Produktionspipelines auch ohne den Support Ihrer Data Engineers möglich, wobei das offene MLflow-Modellformat auch hier Provider-Lock-in vermeidet. Zudem unterstützen umfangreiche Tracking- und Governance-Funktionen die Modellverwaltung.

    • kollaborativer Data Science-Workflow mit Databricks Notebooks, zahlreichen Scriptsprachen & in Ihrer bevorzugten IDE – von der Aufbereitung der Daten bis hin zum Austausch der gewonnenen Erkenntnisse. Umfangreiche Kollaborationsfunktionen unterstützen die gemeinsam Code-Entwicklung in Python, R, Scala und SQL. Für ausreichend Rechenleistung sorgt Databrick Notebooks, das die Vernetzung von Notebooks zu automatisch verwalteten Clustern ermöglicht, alternativ ist eine schnelle & einfache Migration der lokalen Umgebung in die Cloud möglich.

    • Top-Performance bei Querys mit Databricks SQL – bis zu 6x besseres Kosten-Nutzen-Verhältnis als traditionelle Cloud-Warehouse, dank tausender Optimierungen inkl. Photon als Query-Engine der nächsten Generation.

    • mühelos einrichtbare Plattformsicherheit & -verwaltung.

    Kurz gesagt: Databricks kombiniert das Beste aus zwei Welten – die kostengünstigen, flexiblen Objektspeicher des Data Lake und die für ein Data Warehouse typische Leistungsfähigkeit & Funktionalität bei der Datenverwaltung. Dabei arbeitet Databricks mit In-Memory-Technologie und kann zudem die Berechnungen auf verschiedene Server verteilen.

    Qlik & Databricks: so realisieren Sie das volle Potential Ihrer Lakehouse-Investition

    Qlik hat sein ursprüngliches Geschäftsfeld als Self-Service- & Augmented-Analytics-Anbieter durch strategische Akquisitionen entlang der Datenpipeline konsequent ausgeweitet. Mit dem Erwerb von Attunity bietet Qlik eine hochwertige Lösung zur Automatisierung von Echtzeit-Datenpipelines und damit einen echten Mehrwert für Databricks-Kunden.

    Wer mit Microsoft Azure Databricks arbeitet, kann mit Qlik Replicate® (früher: Attunity Replicate) einen kontinuierlichen Datenstrom aus mehreren Datenquellen in Azure Databricks realisieren und damit sämtliche ML-, KI- & DataOps-Projekte beschleunigen.

    Möglich wird dies durch eine kontinuierliche Erfassung von Änderungsdaten (Change Data Capture, CDC) aus verschiedensten Datenquellen wie Oracle, Microsoft SQL Server, SAP, Mainframes etc. Zugleich vermeidet die CDC-Technologie die großen Workloads, die anfallen, wenn die Daten manuell extrahiert, via API/script transferiert, aufgeteilt, gestaged und importiert werden.

    Nach dem schnellen, nutzerfreundlichen Setup bietet Qlik Replicate® zudem:

    • integrierte Prüfmechanismen für mehr Datenintegrität

    • umfangreiche Monitoring-, Kontroll- und Audit-Funktionalität sowie

    • sichere Datenübertragung mit SSL-Verschlüsselung

    Azure Databricks-Kunden können auch bei der Entwicklung, Implementierung & Aktualisierung von Data Warehouses & Data Marts von Qlik profitieren: Qlik Compose® (früher: Attunity Compose) ermöglicht hier einen hohen Automatisierungsgrad, der manuelle und damit fehleranfällige Prozesse minimiert, die mit der Datenmodellierung, dem ETL-Coding und -Scripting einhergehen. So können Sie Ihre Analytics-Projekte beschleunigen und das volle Potential Ihrer Azure Databricks-Investition realisieren.

    Qlik unterstützt auch die ACID-Funktionalitäten der Databricks Unified Data Analytics Platform und bietet die Möglichkeit, Transaktionen in der Reihenfolge zu aktualisieren, in der sie an der Quelle übergeben werden.

    Nächste Termine

    #meetheyde
    Data Breakfast
    Automatisierte Planungsprozesse über alle Abteilungen - wie geht das?
    Di, 14. Mai 2024
    9.00 Uhr bis 12.00 Uhr

    Ob einfache Planungsaufgaben oder komplexe, integrierte Planung: Unser Corporate Performance Experte Giulio Giancola stellt bei diesem Data Breakfast die unterschiedlichen Herangehensweisen vor und wie diese in Tools wie Fiplana (basierend auf Qlik) oder Jedox aussehen können.

    Data Breakfast
    Qlik Automation: Transformieren Sie Daten in Dynamische Workflows
    Di, 21. Mai 2024
    9.00 Uhr bis 12.00 Uhr

    Hier bekommen Sie, ...

    ... einen umfassenden Einblick in die vielseitige Anwendbarkeit von Qlik Automation. Wir zeigen, wie man Automations nutzt, um Prozesse zu optimieren, die Kundeninteraktion zu verbessern, die Zusammenarbeit im Unternehmen zu stärken und individualisierte Reports zu erstellen.

    Von Lagermanagement über Customer Journey bis hin zu massgeschneiderten Berichten erfahren Sie, wie sie Qlik Automation effektiv einsetzen können, um datengesteuerte Workflows zu erstellen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

    Data Breakfast
    Mit mehr Datenqualität fundierter entscheiden
    Di, 28. Mai 2024
    9.00 Uhr bis 12.00 Uhr

    Hier erfahren Sie:

    ... wie Sie die Datenqualität in Ihrem Unternehmen verbessern können.

    ... welche grundlegenden Dimensionen der Datenqualität Sie berücksichtigen sollten.
    ... wie Sie Datenqualitätsprobleme erkennen und korrigieren können.

    Wir werden uns auf Qlik spezifische Best Practices und Lösungen konzentrieren. Dieser Workshop richtet sich an Personen wie CIOs, das mittlere Management und Power User, die für die Qualität der Daten verantwortlich sind.

    Spitex
    HeyCare Day
    Di, 3. September 2024
    9.00 Uhr bis 4.00 Uhr

    Der 2. Hey!Care-Anlass, das Spitex Datenanwender Event, öffnet seine Türen im Stadtspital Zürich Triemli.
    Datenfestival
    16. Hey!Circle
    Do, 26. September 2024
    9.00 Uhr bis 4.30 Uhr

    Der Hey!Circle 24 findet im Letzigrundstadion in Zürich statt - wie gewohnt mit vielen Informationen und Gelegenheiten, sich persönlich auszutauschen.