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Hivemind & Ververica – Echtzeitdaten, entwickelt für Unternehmen

Unternehmen stehen heute vor einer entscheidenden Herausforderung: Daten bewegen sich schneller, als herkömmliche Systeme verarbeiten können. Entscheidungslatenzen führen zu Umsatzverlusten, betrieblicher Ineffizienz und verpassten Chancen.

Aus diesem Grund haben sich Hivemind und Ververica zusammengeschlossen, um Echtzeit-Datenplattformen anzubieten, die zuverlässig, skalierbar und vom ersten Tag an einsatzbereit sind.

_Die Herausforderung:

Moderne Unternehmen arbeiten in Echtzeit – ihre Dateninfrastruktur jedoch nicht.

Trotz wachsender Datenmengen verlassen sich viele Unternehmen nach wie vor auf Batch-Pipelines, anfällige Integrationen und verzögerte Erkenntnisse.

Dies führt zu einer kostspieligen Lücke zwischen der Datengenerierung und der Entscheidungsfindung.

_Das Ergebnis:

• Längere Markteinführungszeiten

• Operative Blindflecken

• Erhöhtes Risiko

• Verpasste Chancen für Automatisierung und Personalisierung

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen Unternehmen eine Infrastruktur, die Daten sofort nach ihrer Entstehung verarbeiten, analysieren und darauf reagieren kann – nicht erst Stunden oder Tage später.

_Die Lösung:

Hivemind und Ververica haben sich zusammengeschlossen, um diese Lücke zu schließen.

• Ververica: Die ursprünglichen Entwickler von Apache Flink. Ihre Plattform ist die robusteste und unternehmensfähigste Lösung für die Stream-Verarbeitung, die derzeit verfügbar ist.

• Hivemind: Experten für Cloud-native Entwicklung, Echtzeit-Architekturdesign und Implementierung von Datenplattformen – von Kafka bis Kubernetes.

Gemeinsam liefern wir Streaming-Architekturen, die widerstandsfähig, beobachtbar und wirklich einsatzbereit sind.

_Was wir bieten:

Diese Partnerschaft verbindet die branchenführende Plattform von Ververica mit den praktischen Bereitstellungskapazitäten von Hivemind. Wir bieten:

• End-to-End-Flink-Architekturdesign, das auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten ist

• Bereitstellung der Ververica-Plattform in Ihrer Cloud- oder Hybridumgebung

• Vollständiges Lebenszyklusmanagement – Versionskontrolle, Statusverwaltung, Observability und Live-Überwachung

• Native Integration mit Kafka, Kubernetes, Flink SQL und Iceberg

• Enablement und Wissenstransfer an interne Teams für einen nachhaltigen Betrieb

Von der ersten Bereitstellung bis zu Workloads im Milliardenbereich – wir liefern Ergebnisse, keine Experimente.

_Strategische Vorteile:

• Schnellere Erkenntnisse dank Echtzeitanalysen über Ihre gesamte Infrastruktur hinweg

• Verbessertes Risikomanagement, sodass Sie schneller auf Ereignisse reagieren können

• Operative Effizienz durch geringere Abhängigkeit von Batch-Verarbeitung und Ad-hoc-Pipelines

• Zukunftssichere Architektur, die sich an geschäftliche Anforderungen und technische Komplexität anpassen lässt

Im Finanzwesen haben wir dazu beigetragen, die Datenaufbereitungslasten aus Altsystemen zu reduzieren und die Latenzzeiten bei der Betrugserkennung von Stunden auf Millisekunden zu verkürzen.

In der Logistik haben wir eine Echtzeit-Rückverfolgbarkeit über globale Abläufe hinweg ermöglicht.

Branchenübergreifend richten wir Datenarchitekturen an strategischen Prioritäten aus.

_Warum Ververica:

Ververica wurde von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Flink gegründet und bietet die zuverlässigste Unternehmenslösung für Stream Processing.

Die Plattform des Unternehmens unterstützt unternehmenskritische Systeme in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Logistik und IoT und wird von einem Expertenteam und einer aktiven Open-Source-Community unterstützt.

_Warum Hivemind:

Wir sind spezialisiert auf die Entwicklung und Bereitstellung von Cloud-nativen Systemen für Unternehmen, deren Strategie auf Daten basiert.

Unser Bereitstellungsmodell ist pragmatisch, schnell und wirkungsorientiert – von der Architektur bis zur Implementierung.

Erstellen Sie die Dateninfrastruktur, auf die Ihre Geschäftsstrategie angewiesen ist. Lassen Sie uns darüber sprechen, wie wir Echtzeitdaten in Wettbewerbsvorteile verwandeln.