Tipps
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Datenmanagement
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Splunk: Datenanalyse für moderne IT-Landschaften
Splunk dient der Erfassung, Überwachung und Analyse von maschinengenerierten Daten in Echtzeit. Die Plattform unterstützt Unternehmen bei der entsprechenden Datenauswertung. Weiterlesen
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Warum Datenqualität für ERP-Prozesse entscheidend ist
Schlechte Datenqualität kann sich auf verschiedene Aspekte der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens negativ auswirken. Warum die Datenqualität für ERP wichtig ist. Weiterlesen
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6 KI-Tools für die automatisierte Analyse von Big Data
Datenanalyse mit KI bietet viele Vorteile, da sich dadurch große Datenmengen umfassend verwerten lassen. Der Beitrag zeigt sechs populäre KI-Tools in diesem Bereich. Weiterlesen
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Die 18 wichtigsten Datenkatalog-Tools und Technologien
Für die Erstellung und Verwaltung von Datenkatalogen gibt es zahlreiche Tools auf dem Markt. Im Folgenden finden Sie die 18 bekanntesten Datenkatalog-Plattformen. Weiterlesen
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Die 18 wichtigsten Big-Data-Plattformen und -Technologien
Es gibt zahlreiche Tools, die für Big-Data-Anwendungen eingesetzt werden können. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über 18 beliebte Big-Data-Technologien. Weiterlesen
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Die wichtigsten Anwendungen für Data Governance
Data-Governance-Software kann Unternehmen bei der Verwaltung von Governance-Programmen unterstützen. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Governance Tools. Weiterlesen
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Herausforderungen bei der Blockchain-Einführung meistern
Unternehmen stehen bei der Blockchain-Einführung oft vor den gleichen Hürden. Diese zu kennen, könnte der erste große Schritt sein, um sie auf dem Weg zum Erfolg zu überwinden. Weiterlesen
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Diese 18 Tools sollten Datenwissenschaftler kennen
Datenwissenschaftler können auf zahlreiche Tools zurückgreifen. Wir stellen 18 Tools vor, einschließlich ihrer Funktionen, Möglichkeiten und Einsatzzwecke. Weiterlesen
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3 Faktoren für die Optimierung von Multi-Cloud-Kosten
Ohne Überwachung werden Multi-Cloud-Implementierungen teuer. Diese Datenverwaltungs- und Sicherheitspraktiken unterstützen, die monatlichen Kosten besser zu kontrollieren. Weiterlesen
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Modelle zur Risikovorhersage: Funktionsweise und Vorteile
Genaue Risikovorhersagemodelle können das Risikomanagement unterstützen. Erfahren Sie hier, wie Risikomodelle funktionieren und welchen Nutzen sie für Ihr Unternehmen haben. Weiterlesen
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Migration zu SAP S/4HANA: die Inbetriebnahme planen
Im Rahmen der Migration zu SAP S/4HANA stehen beim Go-live einige kritische Schritte an, die Admins sorgfältig planen und umsetzen müssen. Der Beitrag zeigt, was wichtig ist. Weiterlesen
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H2O: Open-Source-Software für maschinelles Lernen und KI
Im Bereich der Datenanalyse, Prozessoptimierung und Datenvisualisierung mit KI kann H2O Anwender unterstützen. Wir zeigen, was H2O leistet und welche Funktionen es bietet. Weiterlesen
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SAP S/4HANA: Merkmale und Funktionen der ERP-Lösung
Im Bereich der Geschäftsanwendungen und ERP-Lösungen spielt SAP S/4HANA eine wesentliche Rolle. Der Beitrag liefert einen Einstieg in die Merkmale und Funktionen. Weiterlesen
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Apache Nutch: Webcrawler für Suche, Extraktion und Analyse
Apache Nutch ist ein Webcrawler, der zusammen mit Apache Hadoop und anderen Open-Source-Anwendungen eingesetzt wird, um große Datenmengen aus Webanwendungen zu analysieren. Weiterlesen
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Apache NiFi: Datenflüsse zwischen Systemen automatisieren
Apache NiFi ist eine Open-Source-Lösung, mit der sich Datenflüsse zwischen Softwaresystemen in Unternehmen automatisieren lassen, inklusive der Verarbeitung großer Datenmengen. Weiterlesen
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Apache Kylin: Analytical Data Warehouse für Big Data
Mit Apache Kylin lassen sich große Datenmengen analysieren und für Machine Learning verarbeiten. Der Artikel deckt die Funktionen der Open-Source-Software auf. Weiterlesen
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Verarbeitung von Datenströmen mit Apache Samza
Apache Samza ist ein System zur Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit. Die Lösung arbeitet hierfür mit Apache Kafka, HBase und Hadoop YARN zusammen. Weiterlesen
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Wie Sie die richtige IoT-Datenbankarchitektur auswählen
Verstehen Sie die Optionen der IoT-Datenbankarchitektur, einschließlich statischer, Streaming-, Zeitreihen-, SQL- und NoSQL-Datenbanken, um die beste Lösung auszuwählen. Weiterlesen
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Wann und wie Sie Datenbanken auf Kubernetes betreiben
Die Entscheidung, ob Sie Datenbanken auf Kubernetes verlagern sollten, erfordert eine sorgfältige Abwägung, besonders bei der Wahl zwischen verschiedenen Bereitstellungsoptionen. Weiterlesen
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Microsoft Fabric: KI-Lösung für die Datenanalyse
Mit Fabric stellt Microsoft eine Cloud-KI-Analyselösung zur Verfügung, die mehrere Analyse-Tools zusammenfasst. Wir zeigen die Möglichkeiten sowie Funktionen. Weiterlesen
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Was Datenmodellierung und Datenarchitekturen unterscheidet
Datenmodellierer und Datenarchitekten haben unterschiedliche Aufgaben, die sich jedoch ergänzen. Beide unterstützen Unternehmen dabei, den Geschäftswert von Daten zu erschließen. Weiterlesen
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Wie CIOs ESG- und Nachhaltigkeitsanforderungen erfüllen
Von Verbrauchern über Mitarbeiter bis hin zu Investoren entscheiden sich immer mehr Menschen für Unternehmen, die Umwelt- und sozialen Anliegen Priorität einräumen. Weiterlesen
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Wie sich Daten- und Informationsarchitektur unterscheiden
Datenarchitekten sammeln Statistiken, Informationsarchitekten setzen die Zahlen in einen Kontext. Sie arbeiten eng zusammen, um neue Strategien für Unternehmen zu entwerfen. Weiterlesen
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9 Schritte zur Erstellung eines Datenarchitekturplans
Lernen Sie die neun Schritte zu einem umfassenden Datenarchitekturplan kennen. Dieser umfasst unter anderem eine Bewertung der Dateninfrastruktur und eine SWOT-Analyse. Weiterlesen
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4 Arten von Simulationsmodellen für die Datenanalyse
Die Kombination verschiedener Simulationsmodelle mit prädiktiver Analytik ermöglicht es Unternehmen, Ereignisse vorherzusagen und datengestützte Entscheidungen zu verbessern. Weiterlesen
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SQL Server Migration Assistant for Db2 richtig einsetzen
Wenn ein Umzug von IBM Db2-Datenbanken zu Microsoft SQL Server ansteht, kann SQL Server Migration Assistant für Db2 sinnvoll sein. Der Beitrag zeigt die Vorgehensweise. Weiterlesen
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Techniken und Konzepte der Datenmodellierung für Unternehmen
Es gibt verschiedene Datenmodelle und -techniken, die Datenmanagementteams zur Verfügung stehen, um die Umwandlung von Daten in wertvolle Geschäftsinformationen zu unterstützen. Weiterlesen
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So planen und managen Sie Multi-Cloud-Datenbankumgebungen
Die Nutzung von Datenbanken auf verschiedenen Cloud-Plattformen bietet mehrere Vorteile. Hier finden Sie zehn Best Practices für den Aufbau einer Multi-Cloud-Datenbankarchitektur. Weiterlesen
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Unstrukturierte Daten Compliance-konform absichern
Data-Protection-Teams müssen mit allen regionalen und branchenspezifischen Vorschriften vertraut sein, um unstrukturierte Daten vorschriftsmäßig zu sichern. Weiterlesen
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Backup unstrukturierter Daten: Herausforderungen bewältigen
Das Backup unstrukturierter Daten erfordert die Verwaltung und den Schutz riesiger Datenmengen, die verfügbar und sicher sein müssen, was einer entsprechenden Strategie bedarf. Weiterlesen
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So halten Sie Ihr File Storage geordnet und organisiert
Auch in der Speicherlandschaft ist hin und wieder Aufräumen angesagt. Sechs erprobte Methoden zum Ordnung halten in der Dateispeicherung von Namenskonvention bis Versionierung. Weiterlesen
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Bewährte Verfahren für die Datenklassifizierung
Datenanalysen erfassen eine Vielzahl von Datenkategorien, die eine effiziente Datenorganisation erfordern. Diese Best Practices tragen zu deren Optimierung bei. Weiterlesen
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So setzen Sie Data Protection für unstrukturierte Daten um
Unstrukturierte Daten erfordern eine genau so sorgfältige Sicherung wie strukturierte Daten, allerdings verschlingen sie unter Umständen erheblich mehr Speicherplatz. Weiterlesen
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Die Leistung eines Data Warehouse bewerten und optimieren
Unternehmen integrieren Data-Warehouse-Systeme, um ihr Informationsmanagement zu verbessern. Das volle Potenzial schöpfen sie allerdings erst nach deren Optimierung aus. Weiterlesen
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8 sichere Services für File Transfer in Unternehmen
Bei der Fülle an Optionen kann es eine Herausforderung sein, den besten File Transfer Service für Firmen zu finden. Erfahren Sie, wie Sie eine fundierte Entscheidung treffen können. Weiterlesen
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Sieben Anwendungen für die Optimierung der Datenqualität
Tools für das Datenqualitätsmanagement unterstützen bei der Automatisierung und Schließung von Lücken in den Datenprozessen. Hier sind sieben der besten Tools auf dem Markt. Weiterlesen
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Die fünf wichtigsten Elemente eines modernen Data Warehouse
Klassische Data Warehouses können mit den schnell wachsenden Datenmengen nur schwer Schritt halten. Die hier vorgestellten fünf Funktionen erlauben es, BI umfassend zu nutzen. Weiterlesen
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Offline- versus Online-Datenübertragung für die Cloud-Migration
Bei der Cloud-Migration haben Sie die Wahl zwischen dem Online- und Offline-Ansatz. Wir erklären, wie Sie die richtige Strategie finden, um Ihre Daten in die Cloud zu schieben. Weiterlesen
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Tipps zur Einhaltung der DSGVO bei Cloud-Speichern
Die Einhaltung der DSGVO kann in der Cloud schwierig sein, da Firmen den Speicher nicht verwalten. Informieren Sie sich über Cloud-Anbieter und erstellen Sie einen Plan hierfür. Weiterlesen
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Zehn Big-Data-Herausforderungen und wie man sie bewältigt
Die Umsetzung einer Big-Data-Initiative erfordert eine Reihe von Fähigkeiten und Best Practices. Hier sind zehn Herausforderungen, auf die sich Unternehmen vorbereiten müssen. Weiterlesen
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Mit OpenRefine Daten bereinigen und zusammenführen
Das Open Source Tool OpenRefine ermöglicht Anwendern das Bereinigen und Aufbereiten von Daten aus verschiedenen Quellen. Wir zeigen in diesem Beitrag die Funktionen des Tools. Weiterlesen
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Die wichtigsten Vorteile von Self-Service-BI für Unternehmen
Self-Service-BI-Tools bieten Unternehmen wesentliche Vorteile: schnellere Entscheidungsfindung, organisatorische Effizienz, verbesserte Zusammenarbeit und geringere Kosten. Weiterlesen
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Machine-Learning-Modelle mit DataRobot Core entwickeln
Mit DataRobot Core erhalten Data Scientists eine Sammlung von Tools, mit denen sich KI- und Machine-Learning-Lösungen entwickeln und umsetzen lassen. Weiterlesen
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Open-Source-Datenbanken: Cassandra, Hive, CouchDB und Co.
Die Apache Software Foundation stellt zahlreiche Datenbank- und Datenmanagementlösungen zur Verfügung, mit denen sich strukturierte und unstrukturierte Daten speichern lassen. Weiterlesen
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Azure, Google, Amazon: Vergleich der SAP-Backup-Optionen
SAP-HANA-Datenbanken lassen sich auch in der Public Cloud sichern. AWS, Microsoft Azure und Google Cloud bieten hierfür entsprechende Agenten, die wir hier kurz vergleichen. Weiterlesen
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Stitch Data Loader: gemanagte Datenpipeline für die Cloud
Mit Stitch Data Loader von Talend können Anwender Daten aus verschiedenen Quellen in ein Cloud Data Warehouse übertragen und anschließend ihre Datenanalysen starten. Weiterlesen
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Apache Beam: Einstieg in das Parallel Computing Framework
Apache Beam ist ein Parallel Computing Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen. Der Beitrag zeigt die Möglichkeiten und gibt einen Einblick in das Projekt. Weiterlesen
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Eigene Datenmodelle mit Azure Analysis Services entwickeln
Mit Azure Analysis Services können Anwender Datenmodelle direkt in der Cloud bereitstellen. Wir zeigen in diesem Beitrag die Eigenschaften und Möglichkeiten des Dienstes. Weiterlesen
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Amazon RDS versus Redshift: wann verwendet man was?
Amazon RDS und Redshift sind AWS-Datenbanken zum Speichern, Managen und Analysieren von Daten. Bei der Auswahl sollte man Faktoren wie Preis und Skalierbarkeit berücksichtigen. Weiterlesen
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Big-Data-Analysen mit Tools der Apache Software Foundation
Die Open-Source-Lösungen der Apache Software Foundation sind im Bereich Big Data Analytics umfangreich. Die verschiedenen Anwendungen im Überblick. Weiterlesen
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6 Methoden für sichere Dateiübertragung in Unternehmen
Die gemeinsame Nutzung und die Übertragung von Dateien gehören zum Alltag von Unternehmen. Um Gefahren dabei einzugrenzen, sind verschiedene Vorsichtsmaßnahmen notwendig. Weiterlesen
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Was ist KI-Governance und warum braucht man sie?
KI-Governance ist angesichts des KI-Booms entscheidend. Sie unterscheidet sich von üblichen IT-Governance-Praktiken, da sie sich mit dem verantwortungsvollen KI-Einsatz befasst. Weiterlesen
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Fünf notwendige Prozesse für Predictive Analytics
Verstehen Datenspezialisten den mehrstufigen Prozesszyklus für Predictive Analytics, können sie leichter Engpässe im Ablauf finden und Prognosen treffen. Weiterlesen
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Die Vorteile von Automatisierung und Embedded BI
Automatisierte Einblicke und Embedded BI liefern Managern die Daten, die sie benötigen, um schnelle Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu beschleunigen. Weiterlesen
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Die geschäftlichen Vorteile von Embedded Analytics
Embedded Analytics integriert sich in Anwendungen, mit denen Endanwender bereits arbeiten. Welche Vorteile bietet diese Möglichkeit für Unternehmen? Weiterlesen
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Retention Policies und Datenhygiene: Storage optimal nutzen
Planung von Datenspeichern und Aufbewahrungsrichtlinien sind Kerngedanken der Datenhygiene – und wichtig für die effiziente und schonende Auslastung von Speicherressourcen. Weiterlesen
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Analysestrategien für SAP ERP Central Component entwickeln
Viele Unternehmen können von Analysefunktionen profitieren. Organisationen, die weiterhin auf SAP ECC setzen, sollten eine effektive Analysestrategie hierfür entwickeln. Weiterlesen
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Was Unternehmen mit Predictive Analytics erreichen
Die Fähigkeit von Predictive Analytics, die Zukunft auf der Grundlage von Mustern in vergangenen Daten vorherzusagen, kann Unternehmen einen großen Vorteil verschaffen. Weiterlesen
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Kann Blockchain klassische Datenbanken ersetzen?
Die sichere Verschlüsselung der Blockchain ist für viele Unternehmen von hohem Nutzen. Dieser Artikel stellt Anwendungsfälle, Vorteile und Grenzen der Technologie vor. Weiterlesen
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SQL Server 2022 verbindet lokale Datenbanken mit Azure
Microsoft SQL Server 2022 verknüpft On-Premises-Datenbanken mit den SQL-Funktionen in Microsoft Azure. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für Anwender. Weiterlesen
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Dark Data aufspüren, verarbeiten und verwalten
Bevor ein Unternehmen Dark Data verwenden kann, muss es die Daten finden. Welche Herausforderungen man bei der Arbeit mit Dark Data bewältigen muss. Weiterlesen
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Datenaufbewahrungs- und Löschrichtlinien richtig anlegen
Diese Tipps für Richtlinien zur Datenaufbewahrung und -vernichtung helfen bei der Einhaltung der Vorschrif-ten. Damit können Sie auch andere Datenverwaltungsvorgaben erstellen. Weiterlesen
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Dark Data sinnvoll erforschen und ausnutzen
Ungenutzte Datenquellen führen dazu, dass Unternehmen auf eine Fülle von Informationen verzichten. Warum man Dark Data mehr Beachtung schenken sollte. Weiterlesen
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Eine Infrastruktur für künstliche Intelligenz (KI) aufbauen
Der Aufbau einer KI-Infrastruktur erfordert eine umfassende Auseinandersetzung mit dem Storage-, Netzwerk- und Datenbedarf. Dafür braucht es strategische Planung. Weiterlesen
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So gewährleisten Sie die Stromversorgung Ihrer Edge-Geräte
Edge-Geräte lassen sich häufig nicht an eine unterbrechungsfreie Stromversorgung anschließen. Sie müssen daher andere Wege finden, wie Sie diese sicher am Netz halten. Weiterlesen
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Marktüberblick: Zehn Tools für die Sentimentanalyse
Die Stimmungsanalyse ist ein wichtiger Baustein für gute Kundenbeziehungen und Kundenerfahrungen. Hierfür sind mehrere Software-Tools verfügbar, die vielseitig einsetzbar sind. Weiterlesen
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Wie man Dark Data mit Machine Learning und KI auswertet
Maschinelles Lernen und KI können unstrukturierte und ungenutzte Daten in wertvolle Informationen verwandeln. Wie sich Dark Data auswerten lässt. Weiterlesen
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Best Practices für den Einsatz von Cloud-Datenbanksystemen
Diese Best Practices zur Optimierung des Cloud-Datenbankmanagements unterstützen dabei, die Leistung der Datenbanksysteme zu verbessern und Compliance-Audits zu überstehen. Weiterlesen
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Ein Leitfaden zu Big Data in der Cloud
Wenn Unternehmen Big-Data-Projekte in die Cloud verlagern, müssen IT-Administratoren einiges beachten. Ein Leitfaden zum Big-Data-Management in der Cloud. Weiterlesen
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Big Data mit Apache Calcite managen und analysieren
Mit dem Open Source Tool Apache Calcite können Daten aus verschiedenen Quell-, Management- und Datenbanksystemen für die Analyse zusammengefasst werden. Weiterlesen
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Die wichtigsten Tools zur Verwaltung von SAP HANA
SAP stellt verschiedene Werkzeuge zur Verfügung, mit denen sich SAP HANA verwalten, überwachen und prüfen lässt. Dieser Beitrag liefert einen Überblick zu den Tools. Weiterlesen
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Tipps und Tricks zur Verbesserung der Leistung von SAP HANA
Die Leistungsoptimierung gehört zu den zentralen Aufgaben von SAP-HANA-Entwicklern und -Administratoren. Welche Stellschrauben und Tools die In-Memory-Datenbank bietet. Weiterlesen
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Was Content-Management und Wissensmanagement unterscheidet
Wissensmanagement und Content-Management befassen sich beide mit dem Erstellen, Verwalten und Verteilen von Information. Es gibt jedoch wesentliche Unterschiede. Weiterlesen
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SAP Internet of Things: Services für IIoT-Anwendungen
SAP ermöglicht die Einbindung von IoT-Geräten in entsprechende Infrastrukturen. Was SAP für IoT-Services bietet und wie diese mit anderen Cloud-Diensten zusammenarbeiten. Weiterlesen
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SAP HANA: Architektur, Einsatzgebiete und versteckte Kosten
SAP HANA bietet für Unternehmen die Möglichkeit, Daten sehr schnell abzufragen. Dadurch sind Geschäftsberichte unmittelbar verfügbar. Doch HANA hat auch zwei große Nachteile. Weiterlesen
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Acht IoT-Anwendungen und -Beispiele in der Wirtschaft
IoT-Technologien kommen mittlerweile in vielen Bereichen zum Einsatz. Die Anwendungsfälle für das Internet der Dinge variieren dabei je nach Branche und Organisation. Weiterlesen
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Was Big Data und Machine Learning vereint und unterscheidet
Big Data und Machine Learning sind eine leistungsstarke Analytics-Kombination. Doch was unterscheidet die beiden Bereiche und wie lassen sie sich gemeinsam einsetzen? Weiterlesen
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SAP HANA: Tipps für Installation und Administration
SAP HANA bietet zahlreiche Möglichkeiten der Verwaltung und Optimierung. In diesem Beitrag geben wir einige Tipps und Hinweise, was beachtet werden muss. Weiterlesen
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Datenbank-Refresh: Wann eine Aktualisierung notwendig ist
IT-Tests und Softwareentwicklung benötigen ständig frische Daten. Eine Datenbank zu aktualisieren und neue Daten für Produktionsaufgaben zu generieren, ist aber relativ einfach. Weiterlesen
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Best Practices für intelligentes Datenmanagement
Mit intelligentem Datenmanagement können Unternehmen mehr aus ihren Daten herausholen. Erfahren Sie, warum sich dieser Trend durchgesetzt hat und wie Sie davon profitieren. Weiterlesen
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Leistungstests von Big-Data-Anwendungen sind entscheidend
Wenn es darum geht, Big-Data-Anwendungen zu testen, gibt es viel zu beachten. Datenmanager können möglicherweise überfordert sein. Es gibt allerdings hilfreiche Tools. Weiterlesen
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Wie Sie die Sicherheit eines Data Lakes gewährleisten
Ein Data Lake ist voller sensibler Informationen. Die Sicherung dieser Daten hat oberste Priorität. Hier sind die besten Methoden, um die Daten vor Hackern zu schützen. Weiterlesen
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Mit Lake Formation einen Data Lake auf AWS einrichten
Moderne Unternehmen müssen riesige Datenmengen organisieren. AWS Lake Formation unterstützt Analysten und Datenspezialisten bei der Big-Data-Verwaltung und -Analyse. Weiterlesen
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InfluxDB 2: Open-Source-Datenbank für Zeitreihen und IoT
InfluxDB 2 ist eine Open-Source-Datenbank, die speziell für Zeitreihen entwickelt wurde. Die Datenbank eignet sich damit unter anderem für IoT-Anwendungen. Weiterlesen
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Wie sich Content- und Dokumentenmanagement unterscheiden
Die schiere Anzahl von Akronymen im Zusammenhang mit Enterprise Content kann verwirrend sein. Die Unterschiede zwischen Content-Management und Dokumentenmanagement im Detail. Weiterlesen
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Big Data Analytics mit Microsoft Azure Synapse Analytics
Mit Microsoft Azure Synapse Analytics können Unternehmen in der Cloud Datenabfragen aus verschiedenen Quellen zentral zusammenfassen und aufbereiten lassen. Weiterlesen
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Oracle Database 21c in der Cloud und lokal einsetzen
Mit Database 21c bietet Oracle die neue Version seiner Datenbank an. Wir zeigen die Installation, welche Clients möglich sind und welche Unterstützung Oracle bereithält. Weiterlesen
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Cloudera, AWS, Azure und Co.: Hadoop-Distributionen bewerten
Welches sind die wichtigsten Merkmale, die man bei Hadoop-Distributionen bewertet? Wir stellen vier Punkte vor, die vor einem Abonnement oder Integration zu beachten sind. Weiterlesen
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Schlüsselfaktoren für eine optimale Data-Lake-Integration
Von der Technologie bis zu Governance: Eine Data-Lake-Implementierung besteht aus vielen Schritten. Erfahren Sie, welche Faktoren für eine Implementierungsstrategie wichtig sind. Weiterlesen
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Sieben Use Cases für Data-Catalog-Software in Unternehmen
Von der Modernisierung von Data Lakes bis hin zur Demokratisierung von Daten – ein Datenkatalog bietet viele Vorteile. Sieben Anwendungsfälle, wie Unternehmen davon profitieren. Weiterlesen
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Data Hub versus Data Lake: Wie unterscheiden sie sich?
Data Lake und Data Hub sind Konzepte für das Datenmanagement, die sich konträr gegenüberstehen. Hier sind die Hauptunterschiede zwischen den beiden Optionen. Weiterlesen
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Cloud-Data-Lake- und Data-Warehouse-Optionen von AWS
Um Datenanalysen und Workloads mit AWS auszuführen, müssen Anwender die verschiedenen Data Repositories und Speicherdienste erkunden. Eine Navigationshilfe durch das AWS-Portfolio. Weiterlesen
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SQL-Server-Cluster mit Google Cloud Platform betreiben
Geht es um Hochverfügbarkeit von Microsoft SQL Server, spielen Cluster eine zentrale Rolle. Diese lassen sich auch in Google Cloud Platform betreiben. Wir zeigen die Grundlagen. Weiterlesen
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Datensilos mit strenger Data Governance auflösen
Datensilos können für Datenspezialisten ein großes Problem sein. Eine strenge Data Governance Policy kann verteilte Daten verhindern und zu einer besseren Datenqualität führen. Weiterlesen
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Data Governance: Rollen und Verantwortlichkeiten
Data Governance erfordert Teamarbeit. Tipps zur Strukturierung und Implementierung von Data-Governance-Rollen, die Geschäftsanwender im Unternehmen einbinden. Weiterlesen
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Mit SAP Analytics Cloud die geschäftliche Agilität steigern
SAP Analytics Cloud soll die geschäftliche Agilität erhöhen, die Führungskräfte mehr denn je benötigen. Wie und wofür sich SAP Analytics Cloud einsetzen lässt. Weiterlesen
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Public-Cloud-Daten mit SAP Data Custodian kontrollieren
Public-Cloud-Technologie hat sich weiterentwickelt, doch Führungskräfte machen sich Sorgen um den Datenschutz. Wie ihnen SAP Data Custodian dabei helfen kann. Weiterlesen
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Unterschiede von Operational Data Stores und Data Warehouses
Sowohl Operational Data Stores als auch Data Warehouses speichern operative Daten, doch die Gemeinsamkeiten enden hier. Beide spielen eine eigene Rolle in Analysearchitekturen. Weiterlesen
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Fünf Vorteile einer starken Data-Governance-Strategie
Eine effektive Data Governance bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen, einschließlich Verbesserungen der betrieblichen Effizienz, Datenqualität und Entscheidungsfindung. Weiterlesen
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Einen Data Lake in der Cloud oder On-Premises einsetzen?
On-Premises oder in der Cloud: Was ist der bessere Ort für einen Data Lake? Bevor man sich entscheidet, wo man eine Big-Data-Umgebung einsetzt, gibt es einiges zu beachten. Weiterlesen