Big Data

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..

BI-Spektrum sprach mit Ramesh Shurma, Gründer und CIO von Orion Governance, über die Funktion von Knowledge-Graphen und über ihre Einsatzgebiete.

Data Warehouse, Data Lake, Date Lakehouse, Data Mesh … in der Szene kursieren derzeit viele neue Namen für analytische Datenarchitekturen. Doch sind die diversen Ansätze wirklich so unterschiedlich? Dieser Beitrag versucht einen strukturierten Vergleich der verschiedenen Architekturparadigmen, methodisch basierend auf DAMA-DMBOK und ArchiMate. Es werden Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Abhängigke..

Wer hätte gedacht, dass das Thema Datenmodellierung für Informationssysteme noch mal so spannend werden könnte? Jahrelang waren mit der 3NF bzw. Entity-Relationship und der dimensionalen Modellierung die Optionen erschöpft. Abhängig vom Architekturansatz (Kimball vs. Inmon) wurden die Modellierungsparadigmen auf die unterschiedlichen Schichten im Data Warehouse angewandt und gut.

Hallo, heute habe ich mal wieder ein technisches Thema im Gepäck. Die alte Weisheit „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“ gilt ja auch in der IT. Was aber, wenn man kein Bild hat – dann muss man wohl eins malen. Und da wir ja IT-ler sind – und die meisten von uns keine Maler – lassen wir es uns besser erzeugen. Gerade relationale Datenbanken sind oft eine Blackbox. Ein schönes Bild (z. B. ER-Diag..