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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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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Was ist eine Data Pipeline?

Die vier kritischen Aktionen in Datenpipelines dienen allesamt der Datenintegration. Die Ausgangsbasis stellen die Rohdaten dar, die letztendlich zu aussagekräftigen Informationen und Erkenntnissen führen sollen.

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Edge Analytics: Die Vor- und Nachteile unmittelbarer, lokaler Erkenntnisse

Laut Gartner werden 90 % der implementierten Data Lakes nutzlos sein und Experian geht davon aus, dass rund 32 % der Daten in US-Unternehmen ungenau sind. Doch Daten sind das wertvollste Gut für jedes Unternehmen und es wäre eine Schande, sie komplett zu löschen oder irgendwo in einem verlassenen Data Lake vor sich hindümpeln zu lassen. Data Scientists sollten ihre wachsenden Pools mit IoT-Daten stattdessen aktiv nutzen, um die von verschiedenen Endpunkten bereitgestellten Informationen zu analysieren und Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

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Was ist Datenaufbereitung?

Unter Datenaufbereitung versteht man die Bereinigung und Transformation von Rohdaten vor der eigentlichen Verarbeitung und Analyse. Der Prozess ist zwar zeitaufwendig, aber unerlässlich, um die Vorteile von Business-Intelligence zu realisieren. Und dank smarter Selfservice-Tools funktioniert die Datenaufbereitung heute so einfach und effizient wie nie zuvor.

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Was ist Datenmanagement?

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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Was ist Datenintegration?

Unter Datenintegration versteht man die Zusammenführung von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen in einer einzigen Ansicht, die aussagekräftige und wertvolle Informationen bietet. Organisationen setzen über sämtliche Branchen hinweg auf Datenintegrationsinitiativen, um ihre Daten effektiver zu analysieren und so die strategische Entscheidungsfindung und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

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Was ist Datenverarbeitung?

Bei der Datenverarbeitung geht es darum, Rohdaten in ein besser lesbares Format umzuwandeln, das von Computern interpretiert und von Mitarbeitern in der gesamten Organisation genutzt werden kann.

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Die Zukunft von Big Data – Definition und Anwendung

Big Data ist ein Sammelbegriff für alles, was mit der Erfassung, Analyse und Nutzung riesiger Mengen digitaler Informationen zur Prozessoptimierung zu tun hat. Es verändert die Art wie wir leben, einkaufen und unseren Alltag bewältigen – und das in einem rasanten Tempo. Hier erfahren Sie, was genau sich hinter dem Begriff Big Data verbirgt und wie Sie möglichst viel aus Ihren Big Data herausholen können.

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ETL-Tests: Ein Überblick

ETL-Tests beziehen sich auf Prüfungen während des ETL-Prozesses, um die Genauigkeit von Daten zu validieren, zu verifizieren und sicherzustellen sowie Dubletten und Datenverluste zu verhindern. Erfahren Sie mehr über die 8 Phasen von ETL-Tests, 9 Arten von Tests, häufige Herausforderungen, wie Sie das beste Tool finden und mehr.

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Data Lake – Anwendungsbeispiele und Vorteile für Ihr Unternehmen

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, das Big Data aus verschiedenen Quellen im Rohformat speichert. Aufgrund der Vorteile des Data Lake-Formats verabschieden sich viele Organisationen von ihren Data Warehouses. Erfahren Sie, worin sich Data Lakes von anderen Speichern unterscheiden, warum sie immer beliebter werden und wie Sie anfangen können, einen Data Lake zu erstellen.

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Data Warehouse – zentrale Datensammlung für Unternehmen

Ein Data Warehouse ist eine umfangreiche Sammlung von Geschäftsdaten, die Organisationen bei der Entscheidungsfindung unterstützt und die Grundlage für sämtliche Business Intelligence-Prozesse bildet. Erfahren Sie, wie Data Warehouses funktionieren, inwiefern sie sich von Datenbanken oder Data Marts unterscheiden, warum sie in die Cloud verlagert werden und mehr.

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