Dieser umfragebasierte Benchmark-Bericht hilft Ihnen, Ihren Data-Trust-Readiness-Quotienten für Datenintegrität und -geschwindigkeit zu verbessern und so die Kluft zwischen Management und operativen Mitarbeitern bei der Wahrnehmung dieses wichtigen Themas zu schließen.
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Unternehmen erfassen und speichern heutzutage eine Vielzahl persönlicher und zum Teil sensibler Daten. Der Schutz dieser personengebundenen Daten ist mit dem Aufkommen der DSGVO im Jahr 2018 umso wichtiger geworden. Erfahren Sie in diesem Artikel, was Datenschutz bedeutet, welche Datenschutzbestimmungen gelten und welche Rolle Datensicherheit spielt.
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Big-Data- und cloud-basierte Lösungen im Finanzwesen: Erfahren Sie, wie diese Lösungen die Branche verändern und wie sie sie einsetzen können.
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Datensicherheit ist die Erfassung von Maßnahmen wie Systemen, Prozessen und Verfahren, mit denen verhindert wird, dass Daten beschädigt werden.
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Angesichts immer neuer Compliance-Standards und Sicherheitsbestimmungen benötigen Sie gut funktionierende Data-Governance-Tools, um die Integrität Ihrer Daten sicherzustellen. Im Folgenden lernen Sie einige erfolgreiche Strategien kennen, die Sie bei der Organisation, dem Zugriff und dem Schutz Ihrer Daten unterstützen.
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Die DSGVO hat vielen Unternehmen einen Anlass gegeben, ihr Data-Governance-Konzept zu modernisieren. Auch Organisationen, die zwar nicht in der Europäischen Union (EU) sind, aber dennoch personenbezogene Daten von EU-Bürgern verarbeiten, müssen die Vorgaben der DSGVO einhalten. Erfahren Sie, wie Sie Richtlinien und Kontrollen zur Erfüllung der DSGVO-Standards entwickeln.
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Datenintegrität bezeichnet die Korrektheit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.
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Erfahren Sie, wie Big Data die Vorgehensweise beim Datenqualitätsmanagement verändert. Mit Big Data ist maschinelles Lernen (ML) zum Mainstream geworden und genauso wie Data Quality (DQ) ML beeinflusst hat, so verändert auch ML die Vorgehensweise bei der DQ-Implementierung.
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Data synchronization is the ongoing process of synchronizing data between two or more devices and updating changes automatically between them to maintain consistency within systems.
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In diesem ultimativen Leitfaden zur Datenqualität erfahren Sie, wie Ihre Organisation qualitativ hochwertige Daten für korrekte, aussagekräftige Business Intelligence gewährleisten kann.
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In diesem Webinar erfahren Sie, wie Sie Daten aus beliebigen Pipelines oder Datensätzen lokal oder in der Cloud anonymisieren können. Ganz egal, ob Sie ein Business-Anwender oder ein IT-Spezialist sind – mit Talend können Sie personenbezogene Daten effizient vor einem unerlaubten Zugriff schützen.
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Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist ein Gesetz der Europäischen Union, das am 28. Mai 2018 in Kraft getreten ist. Unternehmen, die gegen die DSGVO verstoßen, drohen Geldbußen von bis zu 4 Prozent ihres weltweiten Umsatzes. Hier finden Sie alle Informationen und Ressourcen, die Sie benötigen, um Ihre Organisation datenschutzsicher zu machen.
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Der Markt für Enterprise-Infrastruktur befindet sich in einem gewaltigen Umbruch: Immer mehr Organisationen greifen heute für ihre Integrationsherausforderungen auf Open-Source-Middleware anstatt konventioneller proprietärer Lösungen zurück. Zukunftsorientierte Unternehmen haben erkannt, dass sie mit der richtigen Open-Source-Middleware von einer überragenden Interoperabilität und Agilität profitieren und dabei erhebliche Kosteneinsparungen realisieren können.
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Als führender Anbieter von Open-Source-basierter Datenmanagement-Software unterstützt Talend große wie kleine Organisationen mit leistungsstarken, benutzerfreundlichen und kosteneffizienten Lösungen dabei, ihre Datenqualität zu verbessern.
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Die Datenqualitätstools in Talend Open Studio for Data Quality können Sie kostenlos herunterladen und nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu Ihren aktuell gespeicherten Daten zu gewinnen.
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Talend, der führende Anbieter von Open-Source-Software für Daten- und Anwendungsintegration, revolutioniert den Markt für Datenqualitätsmanagement mit leistungsstarken, erschwinglichen Lösungen, die sich jede Organisation leisten kann.
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Nehmen Sie an diesem Webinar teil und erfahren Sie, wie Datenpipelines für eine zuverlässige und schnelle Informationsgewinnung organisiert und automatisiert werden sollten.
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In diesem ultimativen Leitfaden wird beschrieben, wie Sie die Kontrolle über Ihre Datenressourcen gewinnen und ihren Nutzen maximieren.
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Datenmanagement bzw. Datenverwaltung bezeichnet die professionelle Erstellung und Pflege eines Frameworks für die Aufnahme, die Speicherung, das Mining und die Archivierung von allen Daten, die für moderne Unternehmen von Bedeutung sind. Im Folgenden geht es um die sieben Typen des Datenmanagements, die Vorteile der richtigen Herangehensweise, drei wichtige Best Practices und die Frage, wie Unternehmen die richtigen Tools finden.
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Mit Talend Data Catalog können Unternehmen große Datenmengen organisieren und mehr Nutzern als je zuvor zur Verfügung stellen. Auf diese Weise können alle Mitarbeiter Datenherausforderungen aktiv als Team lösen.
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Eine Datenredundanz liegt vor, wenn in einem Datenbank- oder Datenspeichersystem dieselben Daten gehalten werden. Identische Daten können in zwei unterschiedlichen Feldern innerhalb einer einzigen Datenbank oder zwei unterschiedlichen Punkten in mehreren Softwareplattformen oder Umgebungen vorliegen. Erfahren Sie, wie Sie mit MDM Datenredundanz und damit zusammenhängende Probleme vermeiden können.
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Jetzt neu: Data Catalog, Cloud API Services & Serverless Big Data
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Neu: Serverless Spark und weitere Updates für Talend Big Data
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Der Talend Data Catalog erweitert Ihre Datenmanagementplattform um intelligente Discovery und automatisierte Kuratierung und unterstützt Sie bei der Organisation und Verwaltung großer Datenbestände.
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Die Stammdatenverwaltung (Master Data Management, MDM) sorgt dafür, dass Organisationen immer mit einer einzigen Version aktueller, „wahrer“ Daten arbeiten können – und auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen treffen können. Erfahren Sie, welche Vorteile MDM Unternehmen bietet, auf welche Herausforderungen Sie sich einstellen sollten und wie die ersten Schritte aussehen.
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