Talend Updates

In diesem monatlichem Talend Update fällt auf, dass das Thema ‚Data Lineage‘, Abbildung der Datenflussstrukturen, neue qualitative Merkmale enthält. Dies schließt die Jobartefakt Ausführungen auf den Remote Engines und den Informationsaustausch mit der Talend Management Konsole mit ein.

Die Anpassung und Verbesserung zur Schemavalidierung, Verknüpfung und Erfassung in den Features und Korrekturen sind häufig vertreten, so dass beispielsweise der Data Catalog immer mehr systemeigene Eigenschaften aus den Drittsystemen übernehmen kann.

Dieses Update befasst sich außerdem mit der Cloud Migration von bestehenden Services und bietet mit ‚Qlik Talend Cloud Migration Toolkit‘ ein hilfreiches Werkzeug an, um die Migration zu vereinfachen.

Wie in den vergangenen Beiträgen bereits erwähnt, werden mit der Komponente ‚tCloudAIClient‘ erstmals verschiedene AI Modelle unterschiedlicher Art innerhalb der Datenflüsse unterstützt. Die Komponente wurde interessanterweise jetzt für Talend Standardjobs bereitgestellt und vermutlich erprobt, so dass eine gewisse Produktreife erlangt wurde.

Dadurch entsteht folglich ein interessanter, spannender Erfahrungsbereich und die Zukunft wird zeigen, wie die Talend Prozessentwicklungen die neue AI Komponente annimmt, bzw. Anregungen reflektieren.

Insgesamt gibt es zahlreiche Anpassungen, Erweiterungen und Verbesserungen, die auch im CVE Kontext die Sicherheitsaspekte nicht vernachlässigen, bzw. verspätet berücksichtigen.

Fazit:

Die Talend Data Catalog Entwicklung ist nach wie vor Zielgerichtet und bietet ein zentrales Verwaltungswerkzeug. Gerade im Zeitalter von Big Data und IOT ist es unerlässlich die Einspeisedaten zu qualifizieren, so dass im frühen Stadium erste DQ Mängel bereinigt werden können.

Damit kämpfen heutzutage die Unternehmen, die die Datenherkunftsermittlung vernachlässigt haben und keine Übersicht über Ihre Datenflüsse nachweisen können, geschweige die richtigen Datenprozessoperationen einsetzen.

Oftmals müssen Berichtsdatenanalysen als untauglich gekennzeichnet werden, wenn zu starke Datenvalidierungsfehler vorliegen. Eine ungemessene Datenqualität sorgt für eine nicht oder verspätete identifizierbare Falschanalyse auf Basis der Rohdaten.

Somit ist meine Empfehlung, optimieren Sie Ihre Datenflüsse und Bezugsquellen, vermeiden Sie verschiedene Datenwahrheiten und bieten jederzeit eine Datenauskunft für Ihre Fachabteilungen an, um unnötigen Workflow Operationen und Datenredundanzen zu vermeiden.

Ein zentraler Data Catalog wird Sie dabei unterstützen, Ihre Datentransparenz im Unternehmen herzustellen.