Der nächste wichtige Block einer Datenplattform ist die Datenverarbeitung. Der Name wird der Bedeutung dieses Blocks nicht gerecht, denn hier findet die eigentliche Magie statt. Die Datenverarbeitung umfasst Transformation, Anreicherung von Daten, gemeinsame Datenmodelle, maschinelles Lernen usw.
Beginnen wir zunächst mit den Grundlagen. Die Anwendungen dieser Kategorie werden in Batch- und Stream-Processing unterteilt. Das Batch-Processing umfasst die Durchführung mehrerer Transaktionen in einem Durchlauf, einschließlich mehrerer Operationen und der Verwaltung großer Datenvolumen. Dies kann beispielsweise die Erstellung eines Berichts oder die Datenaggregation in einem Data Warehouse sein. Das Stream-Processing hingegen betrifft Transformationen, die extrem schnell ausgeführt werden müssen und in der Regel weniger Daten betreffen.
Die Bedeutung des Echtzeit-Stream-Processings wird anhand von Beispielen wie LinkedIn, Netflix und Uber deutlich. Doch was ist mit seiner Verwendung in der Fertigungsindustrie?
Erfahren Sie mehr dazu im fünften Beitrag unserer Artikelreihe.
Beginnen wir zunächst mit den Grundlagen. Die Anwendungen dieser Kategorie werden in Batch- und Stream-Processing unterteilt. Das Batch-Processing umfasst die Durchführung mehrerer Transaktionen in einem Durchlauf, einschließlich mehrerer Operationen und der Verwaltung großer Datenvolumen. Dies kann beispielsweise die Erstellung eines Berichts oder die Datenaggregation in einem Data Warehouse sein. Das Stream-Processing hingegen betrifft Transformationen, die extrem schnell ausgeführt werden müssen und in der Regel weniger Daten betreffen.
Die Bedeutung des Echtzeit-Stream-Processings wird anhand von Beispielen wie LinkedIn, Netflix und Uber deutlich. Doch was ist mit seiner Verwendung in der Fertigungsindustrie?
Erfahren Sie mehr dazu im fünften Beitrag unserer Artikelreihe.
