Big Data im Finanzwesen: Ihr Guide für die Finanzdaten-Analyse
Big-Data- und cloud-basierte Lösungen im Finanzwesen: Erfahren Sie, wie diese Lösungen die Branche verändern und wie sie sie einsetzen können.
Weitere InformationenBig-Data- und cloud-basierte Lösungen im Finanzwesen: Erfahren Sie, wie diese Lösungen die Branche verändern und wie sie sie einsetzen können.
Weitere InformationenBei 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?
Weitere InformationenEin Altsystem ist eine veraltete Soft- oder Hardware, die noch genutzt wird, jedoch nicht in der Lage ist, mit neueren Systemen zu interagieren.
Weitere InformationenData-Mining analysiert riesige Datenmengen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die helfen, Probleme zu lösen, Risiken zu verringern oder Chancen zu ergreifen.
Weitere InformationenWie 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?“
Weitere InformationenAls cloud-basierte Datenmanagementstrategie ermöglicht Data-as-a-Service über eine Netzwerkverbindung die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse.
Weitere InformationenErfahren Sie mehr über Datensilos und darüber, wie diese Ihr Unternehmen ausbremsen können.
Weitere InformationenDie Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten im Überblick: Datenformat, -speicherung, -typ, -schema und anvisierter Benutzer der Daten.
Weitere InformationenErfahren Sie mehr über die Unterschiede der beiden Optionen, damit Sie entscheiden können, welche am besten zu Ihrem Unternehmen passt.
Weitere InformationenAlles, was digitale Informationen erzeugt, ist aus der Perspektive von Systemen, die Informationen verarbeiten, eine Datenquelle.
Weitere InformationenLernen Sie die 16 Data-Mining-Verfahren kennen, mit denen Sie Rohdaten in Erkenntnisse verwandeln und den Nutzen Ihrer Dateninvestitionen maximieren.
Weitere InformationenErfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen Geschäftsanalyse und Datenanalyse.
Weitere InformationenGanz gleich, ob Sie die Kundentreue und -bindung verbessern, Ihre Marketing-Performance optimieren oder Preisentscheidungen treffen möchten – Big Data hat sich im Marketing als unverzichtbares Tool erwiesen.
Weitere InformationenDie Datenarchitektur definiert, wie ein Unternehmen Daten erfasst, speichert, transformiert, verteilt und verwendet, um sie in Business-Intelligence zu übersetzen.
Weitere InformationenSchatten-IT wurde jahrelang vor allem als Sicherheits- und Compliance-Risiko eingestuft – inzwischen erkennen Unternehmen und Organisationen jedoch auch einige Vorteile.
Weitere InformationenDatensicherheit ist die Erfassung von Maßnahmen wie Systemen, Prozessen und Verfahren, mit denen verhindert wird, dass Daten beschädigt werden.
Weitere InformationenEin Microservice wird verwendet, um ein hohes Maß an Agilität und Skalierbarkeit für die Softwareentwicklung zu erreichen. Erfahren Sie mehr über Microservices und deren Best Practices.
Weitere InformationenDie Datenherkunft ist eine Karte der Datenreise, die ihren Ursprung, jeden Stopp auf dem Weg und eine Erklärung enthält, warum sich die Daten im Laufe der Zeit verschoben haben.
Weitere InformationenPrescriptive Analytics analysiert Daten und bietet sofortige Empfehlungen zur Optimierung der Geschäftspraktiken für mehrere prognostizierte Ergebnisse.
Weitere InformationenELT ist der Prozess, mit dem Rohdaten extrahiert, geladen und in einen Datensee oder ein Lager umgewandelt werden. Im Gegensatz zu ETL bietet ELT ein schnelleres Laden.
Weitere InformationenErfahren Sie mehr über den Datenkatalog und die Vorteile, die er für ein Unternehmen bietet
Weitere InformationenWas ist Master Data Management? Wie hilft es Unternehmen, Stammdaten effektiv zu verknüpfen und die interne Kommunikation zu optimieren? Hier nachlesen.
Weitere InformationenDie Datenarchitektur von Data Lakes muss auf Merkmalen einzelner Data Assets basieren, damit Sie mit den Daten arbeiten können.
Weitere InformationenLearn why organizations should have a data quality management program in place to ensure they are working with the best data possible.
Weitere InformationenAngesichts 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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