BI

Das Herzstück jeder Business-Intelligence-Architektur ist das Data Warehouse. Das wird auch auf absehbare Zeit so bleiben, auch wenn sich die die zugrunde liegenden Technologien und die Anwenderanforderungen ständig verändern.

In den letzten Jahren gab es bei vielen großen Unternehmen Initiativen, einen Data Lake als zentrale Plattform für den Datenzugriff im Bereich Analytics/Reporting/BI aufzubauen. Dabei führten Big- Data- und Data-Analytics-Projekte in einem ersten Schritt zur Etablierung einer Datenablageschicht basierend auf Hadoop oder S3. Darauf aufbauend wurden vielfältige meist spezialisierte Werkzeuge für ein..

Stellen Sie sich vor, Sie möchten einen ganzen Stab an Satelliten ins Weltall schießen, um dort ein zentrales Satelliten-Netzwerk aufzubauen. Ein komplexes Unterfangen, das von vielen Faktoren beeinflusst wird, wie zum Beispiel der Kommandozentrale, dem Weltraumbahnhof, dem Wetter und so weiter. Mit ähnlichen Einflüssen hatten wir es beim Aufbau einer Datenplattform in einem multinationalen Untern..

Lassen Sie mich raten: Diesen Spruch im Kontext Ops haben Sie noch nie gehört … 2009 wurde der Begriff DevOps geprägt, um mit dieser Kombination der Begriffe Development und Operations die Softwarequalität, die Entwicklungs- und Auslieferungsgeschwindigkeit sowie das Miteinander der beteiligten Teams zu verbessern.

Die Welt wird immer vernetzter, die Systeme zunehmend komplexer. Im Bereich der Datenanalytik rücken daher verstärkt Technologien in den Vordergrund, die auf die Analyse und Modellierung von Datenbeziehungen und Netzwerken spezialisiert sind. Graph Data Science (GDS) und Graph Analytics haben sich hier in den letzten Jahren als neue Kategorie etabliert – vor allem im Zusammenhang mit Machine Learn..