SQL vs. NoSQL – welche Datenbankstruktur ist in Zeiten von Big Data sinnvoll? Analysten, Ingenieuren und IT-Entscheider sind in der Regel mit relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) und der strukturierten Abfragesprache (SQL) zur Interaktion mit diesen Systemen vertraut.
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Cloud-Migration ist der Prozess der Verlagerung von Rechenressourcen, wie Daten, Anwendungen und IT-Prozessen, in eine Cloud-Computing-Umgebung. In den meisten Fällen werden die Ressourcen von einem lokalen Rechenzentrum zu einem Cloud-Anbieter verschoben.
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MySQL ist eine der bekanntesten Technologien, um mit Big Data zu arbeiten. Die populäre Datenbank kommt derzeit in den verschiedensten Branchen zum Einsatz.
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Mit Cloud-Computing erhalten Unternehmen Zugriff auf IT-Ressourcen über das Internet. Im Folgenden erfahren Sie, wie Cloud-Computing funktioniert, welche Vor- und Nachteile die Technologie hat und wie Sie diese in ihrem Unternehmen anwenden.
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Die Nutzung von Big Data im E-Commerce ist mittlerweile weit verbreitet und zugänglich. Daher verlassen sich immer mehr kleinere Einzelhandelsmarken auf datengestützte Erkenntnisse, um die Preisgestaltung zu optimieren, Abläufe zu vereinfachen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
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Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen ihre Datenbestände, um operative und strategische Fragen über ihre Organisation, Märkte und Zielgruppen zu beantworten.
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Die richtige Technik für die Datenintegration ist essenziell, um große Datenmengen zu verwalten.
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Werkzeuge wie Daten-Obfuskation helfen dabei, sensible Informationen zu schützen. Denn die Datenkriminalität nimmt zu: Laut Privacy Rights Clearinghouse wurden seit 2005 über 9.000 Datenschutzverletzungen mit insgesamt über zehn Milliarden Datensätzen festgestellt.
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Data Munging zielt darauf ab, Daten für moderne Analyseprozesse und Verbraucher aufzubereiten.
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Apache Hive ist eine skalierbare Erweiterung der Software Hadoop. Sie eignet sich für die schnelle Abfrage und Analyse von Daten. Im Folgenden erfahren Sie mehr über die Vorteile, Funktionen und Anwendungen von Apache Hive.
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Durch Datenkonvertierung lösen Sie eine der großen Herausforderungen unserer Zeit. Denn dank ihr ist es möglich eine Vielzahl von Daten zu verwalten, die von verschiedenen Anwendungen, Geräten und Betriebssystemen stammen.
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Predictive Analytics sind aus dem Alltag von Data Scientists nicht mehr wegzudenken. Wie wichtig Sie für den Bereich, aber auch Unternehmen generell sind, verdeutlicht ein kurzes Szenario zur Einführung.
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REST-API hat sich über die Jahre zur vielseitigsten und nützlichsten Webservice-API entwickelt. Aufgrund ihrer Flexibilität, Einfachheit, und Kompatibilität ist sie für die Arbeit mit verschiedenen Datentypen geeignet und an die bekanntesten Apps gekoppelt. Erfahren Sie im Folgenden, was eine REST(oder RESTful)-API ist, wie sie funktioniert, wie sie sich von ihrem Vorgänger SOAP unterscheidet und warum REST-APIs für Unternehmen so relevant sind.
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Jede digitale Transformation braucht eine Strategie. Wie können Sie die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen besser gestalten?
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Was ist Data Wrangling und warum ist Datenaufbereitung so wichtig für Ihr Unternehmen? Erfahren Sie alles Wissenswerte zu Data Wrangling hier bei Talend.
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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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Bei der Einführung von Technologie-Stacks haben Unternehmen zwei Optionen: Sie können eine einzige Plattform bereitstellen, die viele Funktionen umfasst, oder einen Best-of-Bread-Ansatz wählen, bei dem Mikrosysteme eingesetzt werden, um eigenständige Dienste verschiedener Anbieter zu integrieren. Worin bestehen die Vor- und Nachteile der beiden Ansätze?
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Ein Altsystem ist eine veraltete Soft- oder Hardware, die noch genutzt wird, jedoch nicht in der Lage ist, mit neueren Systemen zu interagieren.
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Data-Mining analysiert riesige Datenmengen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die helfen, Probleme zu lösen, Risiken zu verringern oder Chancen zu ergreifen.
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Wie bei jedem angesagten neuen Begriff aus der Tech-Welt fragen Sie sich vielleicht: „Was ist eine Data Fabric?“ und „Wozu brauche ich eine Data Fabric?“
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Als cloud-basierte Datenmanagementstrategie ermöglicht Data-as-a-Service über eine Netzwerkverbindung die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse.
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Erfahren Sie mehr über Datensilos und darüber, wie diese Ihr Unternehmen ausbremsen können.
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Die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten im Überblick: Datenformat, -speicherung, -typ, -schema und anvisierter Benutzer der Daten.
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Erfahren Sie mehr über die Unterschiede der beiden Optionen, damit Sie entscheiden können, welche am besten zu Ihrem Unternehmen passt.
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