Master Data Management – Datenaustausch effektiv optimieren
Was ist Master Data Management? Wie hilft es Unternehmen, Stammdaten effektiv zu verknüpfen und die interne Kommunikation zu optimieren? Hier nachlesen.
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What is Data Quality Management?
Free Guide & Examples
Learn why organizations should have a data quality management program in place to ensure they are working with the best data possible.
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Data Governance-Tools: Die besten Tools für Organisation, Zugriff und Schutz
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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Entwicklung von Richtlinien, Standards und Kontrollen [DSGVO-Schritt 1]
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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Was ist Daten-Mapping?
Erfahren Sie mehr über Daten-Mapping, einen wesentlichen Teil des Datenmanagements, der bei Integrationen, Migrationen und anderen Datenmanagementaufgaben die Datenqualität sicherstellt.
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Was ist Middleware? Der Vermittler zwischen Ihren Systemen.
Verschaffen Sie sich einen Überblick über Middleware, wie sie funktioniert und wie sie Ihrem Unternehmen helfen kann.
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Was ist Datenintegrität und warum ist sie wichtig?
Datenintegrität bezeichnet die Korrektheit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.
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Die Definition von Datentransformation
Bei der Datentransformation geht es um die Konvertierung von Daten in verschiedene Formate. In der Regel wird dabei das Datenformat des Ursprungssystems in das des Zielsystems umgewandelt.
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So wählen Sie die richtigen Datenqualitätstools
Schauen wir uns an, wie Sie die richtigen Datenqualitätstools für Ihr Unternehmen finden können.
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Was ist Datenqualität?
Daten sind der wertvollste Aktivposten Ihres Unternehmens. Deshalb müssen Sie die Qualität Ihrer Daten sicherstellen, bevor Sie diese weitergeben.
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Einsatz von maschinellem Lernen für Data Quality
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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ETL in der Cloud: was die Veränderungen für Sie bedeuten
Cloudbasierte ETL-Prozesse sind extrem wichtig, um massive Datensätze zu verwalten, und werden auch künftig eine zunehmend größere Rolle in Unternehmen spielen.
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Talend Big Data and Machine Learning Sandbox-Cookbook
Erfahren Sie mehr über die Talend Big Data and Machine Learning Sandbox, eine virtuelle Umgebung, die Docker-Container nutzt, um die Talend Real-Time Big Data Platform mit einigen vorgefertigten und einsatzbereiten Beispielszenarios bereitzustellen.
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Schnellstartanleitung für Talend ESB – Teil 1
Integration eines CRM-Systems und Implementierung von Fehlerbehandlung und Lastenausgleich mit Talend ESB.
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Erste Schritte mit Talend Open Studio for Data Integration
Talend Open Studio for Data Integration ist die führende Open-Source-Lösung für Datenintegration.
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Schnellstartanleitung für Talend ESB – Teil 3
Erfahren Sie, wie wir unseren Dienst bereitstellen, den Lastenausgleich implementieren und unsere CRM-Integration in SoapUI testen können.
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Schnellstartanleitung für Talend ESB – Teil 2
Aktivierung von XML-Mapping und Zusammenführung von Daten per String-Bearbeitung.
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5 Möglichkeiten, um Ihre Big Data zu optimieren
Angesichts der wachsenden Menge an Big Data sollten Unternehmen ihre Prozesse optimieren. Big Data zu optimieren bedeutet zum Beispiel, (1) Latenz bei der Verarbeitung zu vermeiden, (2) Daten in Echtzeit zu nutzen und (3) Daten zuerst zu analysieren und erst dann Entscheidungen zu treffen. Erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, um heute noch loszulegen.
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Vorbereitung auf die DSGVO
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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Was ist eine API?
Having the right API strategy in place can make the difference between success and failure when it comes to utilizing APIs to deliver results, reduce response times, and improving process efficiency.
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Einsteigerleitfaden Batchverarbeitung
Batch processing is a method of running data jobs when resources permit and with little or no user interaction to improve efficiency and automate processes.
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ETL mit Salesforce
ETL mit Salesforce erlaubt es Unternehmen, das Maximum aus ihren Salesforce-Daten herauszuholen. In diesem Artikel befassen wir uns mit dem ETL-Prozess und erläutern, wie man eine schnelle, zuverlässige Datenmigration sicherstellt.
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Datenmigration verstehen: Strategie und Best Practices
Als Datenmigration bezeichnet man die Übertragung von Daten von einem System zum anderen. Erfahren Sie, warum Datenmigration wichtig ist, lernen Sie Best Practices und wichtige Schritte kennen und informieren Sie sich, wie Sie Software am besten evaluieren.
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Datenintegration in einer AWS-Umgebung
Das Verlagern Ihrer Daten nach AWS klingt vielleicht nach einer schwierigen Aufgabe, doch das muss nicht sein. Die umfangreichen Integrationstools von Talend bieten Ihnen alles, was Sie brauchen, um eine umfassende, schnelle und verlässliche AWS-Integration durchzuführen.
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Aufbau eines verwalteten Data Lake in der Cloud
Der Zweck eines Data Lake liegt im Wesentlichen darin, einen direkten und umfassenden Zugriff auf rohe (ungefilterte) Unternehmensdaten bereitzustellen. Data Lakes sind eine Alternative zur Speicherung einer begrenzten Anzahl unterschiedlicher Datensätze in verteilten, heterogenen Datensilos.
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