Stackable

Data Lakehouse

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Data Lakehouse​

Kombination von Data Lake und Data Warehouse

Stackable für Data Lakehouses​

Die Stackable Data Platform bietet eine umfassende Lösung für die Implementierung einer Data Lakehouse-Architektur. Sie kombiniert die Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lakes nahtlos mit den Verwaltungsfunktionen und dem strukturierten Zugriff eines Data Warehouses.

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Das Data Lakehouse

Ein Data Lakehouse stellt einen innovativen Ansatz für die Datenarchitektur dar, bei dem sich die umfangreichen Datenspeicherfunktionen von Data Lakes mit den strukturierten Abfrage- und Datenverwaltungsfunktionen von Data Warehouses vereinen. Mit der Stackable Data Platform können Unternehmen Kubernetes für die Bereitstellung und Skalierung ihrer Data Lakehouse-Architektur nutzen und so Flexibilität, Effizienz und Hochverfügbarkeit in ihren Datenökosystemen sicherstellen.

Die Data Lakehouse-Architektur der Stackable Data Platform eignet sich für Organisationen, die Daten für die digitale Transformation nutzen und die geschäftliche Agilität verbessern möchten.

Data App Highlights der Stackable Data Platform für Data Lakehouses

Exemplarische Anwendungsfälle

  • Entscheidungsfindung in Echtzeit: Schneller fundierte Entscheidungen treffen. Apache Airflow wird verwendet, um Datenpipelines zu automatisieren und neue Daten aufzunehmen. In Kombination mit Trino für performance Abfragen ermöglicht dieses Setup Organisationen eine rasche Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen und betriebliche Anforderungen.
 
  • Vertiefter Einblick ins Kundenportfolio: Apache Spark kommt für die Verarbeitung komplexer Datensätze und Trino für die Abfrage strukturierter und unstrukturierter Daten zum Einsatz, unterstützt durch moderne Datenformate wie Apache Iceberg und Delta Lake. Apache Superset visualisiert diese Erkenntnisse und fördert so personalisierte Kundenerlebnisse und strategische Entscheidungen.
 
  • Innovative Produktentwicklung: Beschleunigte Produktinnovation, durch Verwendung der fortschrittlichen analytischen Fähigkeiten von Apache Spark und der nahtlosen Datenabfrage von Trino über verschiedene Datenquellen und -formate hinweg. Dieses fördert zudem eine Kultur des schnellen Experimentierens und Entwickelns. Apache Airflow erleichtert den Weg von der Datenerfassung bis zur Analyse und beschleunigt so den Iterationszyklus bei der Produktentwicklung.
 
  • Optimierung von Lieferketten: Optimierte Lieferketten mit vorausschauenden Analysen, die z.B. aus Streaming-Daten abgeleitet werden. Aufnahme von Echtzeitereignissen und deren Datenverarbeitung kann mit Apache Spark erfolgen. Trino wird zur Abfrage der Daten verwendet, um dynamische Anpassungen zur Steigerung der Effizienz und zur Senkung der Betriebskosten zu ermöglichen.
 
  • Monitoring und Analyse sozialer Medien: Integration von Social-Media-Daten mit Apache NiFi, Verarbeitung mit Apache Spark und Abfrage mit Trino, um Echtzeiteinblicke in Markttrends, Kundenstimmungen und Markenengagement zu erhalten. Diese strategischen Erkenntnisse können in Content-Strategien und Entscheidungen des Markenmanagements einfließen.

Showcase

Lakehouse overview

Data Lakehouse technology showcase

Diese Demo der Stackable Data Platform zeigt ein Data Lakehouse.

Sie verwendet Apache Kafka®, Apache Nifi, Trino mit Apache Iceberg und den Open Policy Agent.

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A Modern Data Lakehouse: Stackable and dbt on the TPC-H Dataset

Erfahre in unserem Blogbeitrag, wie man Stackable zur Erstellung eines Data Lakehouse einsetzen kann zusammen mit

  • dbt
  • Trino
  • Apache Iceberg

Nutze die Einfachheit moderner ELT/ETL in einer schlanken Data Lakehouse-Architektur.

Unser Spezialist für Data Lakehouses

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Sönke Liebau

Sönke Liebau

CPO & Co-Founder von Stackable

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