Guida definitiva ai Data Warehouse e ai Data Lake in Cloud
Scarica la guida per sapere che cosa serve per creare un data warehouse o un data lake in cloud.
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Perché gli strumenti ELT stanno arrestando il mercato dell’ETL
Dato che il 50% dei dati di business risiede nel cloud, un numero crescente di organizzazioni sceglie gli strumenti ELT per soddisfare le proprie esigenze di elaborazione. Scopri quale impatto hanno gli strumenti ELT sul futuro dell’integrazione dei dati.
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Che cos’è una pipeline di dati?
Attraverso le quattro azioni cruciali eseguite all’interno delle pipeline di dati è possibile ottenere l’integrazione dei dati. Il processo parte da dati grezzi per produrre alla fine informazioni fruibili.
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5 best practice per i data lake davvero efficaci
Se hai deciso che un data lake è la soluzione più adatta per le tue esigenze, è arrivato il momento di imparare le best practice per configurarlo al meglio e sfruttarne tutti i vantaggi sul lungo periodo.
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Definizione di trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati è il processo di conversione dei dati da un formato a un altro, generalmente da quello del sistema di origine a quello richiesto dal sistema di destinazione.
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Uso dell’apprendimento automatico per la qualità dei dati
Scopri come i big data stanno cambiando la metodologia DQ. Con i big data, l’apprendimento automatico (ML) è diventato l’approccio dominante e, così come la qualità dei dati (DQ) ha influito sull’ML, quest’ultimo sta cambiando la metodologia di implementazione DQ.
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Guida per principianti all’elaborazione in batch
L’elaborazione in batch è un metodo di esecuzione di job sui dati, utilizzabile quando le risorse lo permettono, che richiede solo una minima interazione da parte dell’utente, consentendo di migliorare l’efficienza e automatizzare i processi.
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Qualità dei big data
Con l'avvento dei big data, gestire la qualità dei dati è diventato sempre più importante e complicato. Fortunatamente, grazie alla combinazione delle tecnologie di elaborazione distribuite open source di Hadoop e delle soluzioni di gestione dei dati open source di Talend, le attività finalizzate alla qualità dei big data sono alla portata di qualunque organizzazione.
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Modern Data Engineering at Scale nel Cloud Con Databricks e Talend
Questo white paper di Databricks e Talend mostra come utilizzare strumenti Cloud intelligenti e automatizzati per scalare i Big Data e rendere operativo il Machine Learning. Ciò significa che puoi elaborare più dati, più velocemente, per una migliore comprensione, utilizzando lo stesso budget e skillset.
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Scrittura e lettura di dati su file HDFS
In questo tutorial, genereremo dati casuali per poi scriverli su file HDFS. Quindi, passeremo alla lettura dei dati da file HDFS, al loro ordinamento e alla successiva visualizzazione del risultato nella console.
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ETL ed ELT: principali differenze
La differenza tra ETL ed ELT sta nel luogo in cui i dati vengono trasformati in business intelligence e nella quantità di informazioni conservate nei data warehouse. Scopri cosa implicano tali differenze in termini di disponibilità di business intelligence, quale approccio è più adatto alla tua organizzazione e perché il cloud sta trasformando il modo di approcciarsi a queste tecnologie.
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Il futuro dei big data
Big data è il termine di uso comune utilizzato per descrivere il processo di acquisizione, analisi e utilizzo di enormi quantità di informazioni digitali per ottimizzare le attività aziendali. I big data stanno rapidamente trasformando il modo in cui lavoriamo, facciamo acquisti e viviamo la nostra quotidianità. È importante comprendere cosa sono i big data e in che modo possono essere sfruttati.
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Data lake e data warehouse
Con "data lake" e "data warehouse" si definiscono due soluzioni ampiamente utilizzate per l'archiviazione dei big data, tuttavia non si tratta di termini intercambiabili. Un data lake è un enorme insieme di dati grezzi il cui scopo non è ancora definito. Un data warehouse è un repository di dati strutturati e filtrati, già elaborati per una finalità specifica.
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Cloud Data Warehouse Trends per il 2019
TDWI e Talend hanno intervistato 200 aziende e hanno scoperto che l’adozione dei Cloud Data Warehouse è il primo importante passo da intraprendere verso la Digital Transformation.
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Fall ’18: Non ci sono limiti a quello che puoi fare con i tuoi dati
Un Webinar Talend dedicato alla nostra nuova release: Fall’18.
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Una Cloud Platform Moderna per Le Analytics di Big Data con Talend e Microsoft Azure
Il Cloud Architect’s Handbook delinea 3 architetture di Cloud Data Warehouse e Cloud Data Lake di aziende realmente esistenti per farti vedere ciò che è possibile con Microsoft Azure e Talend.
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Rapporto O’Reilly: Trasferire Hadoop nel Cloud
Questa guida pratica spiega a sviluppatori e amministratori di sistema come installare, usare e gestire in modo efficiente cluster Hadoop nati nel cloud su servizi AWS, Microsoft Azure e Google Cloud Platform.
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Creare un vero data lake con un data warehouse nel cloud
Questo eBook ti aiuta a capire tutte le potenzialità di un autentico data lake e i quattro pilastri necessari per supportarlo.
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Integrazione Big Data in Ogni Piattaforma Cloud
La release Talend Summer ‘17 consente di utilizzare qualsiasi piattaforma cloud platforms. La tua architettura dati può lavorare su NoSQL, Big Data, cloud data warehousing, e storage. Da oggi potrai avere analitiche avanzate per I data scientists e gli analisti, così come real-time big data e machine learning in ogni cloud.
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Data Lakes: obiettivi, pratiche, modelli e piattaforme
TDWI ha chiesto ai professionisti che si occupano della gestione dei dati quali sono le 12 priorità per implementare con successo un data lake.
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Modernizzare gli Operational Data Store con Hadoop
Gli Operational data stores (ODS) oggi gestiscono un maggior volume di dati, e supportano dati di diversa tipologia e varietà come mai successo in passato, pertanto gli utilizzi pratici possono essere molteplici. La chiave del successo di questo tipo di innovazione è l’utilizzo della piattaforma di innovazione Hadoop.
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6 Trend Principali per gli IT Decision-Makers nel 2017
Nel 2016 metà della popolazione mondiale si è connessa ad internet* e il numero delle macchine connesse ha superato i 6.4 miliardi**. Questo porta ad una proliferazione di dati eterogenei provenienti da fonti differenti. In questo white paper, Bernard Marr dell’Advanced Performance Institute indica le opportunità e i rischi relativi a 6 trend principali in ambito IT
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Hortonworks and Talend Sandbox
Hortonworks delivers enterprise-class Hadoop capable of supporting interactive, batch and real-time data access. The Hortonworks and Talend Big Data Sandbox includes a preloaded virtual machine to get up and running quickly: Hadoop can be tested by loading, manipulating and profiling data in its native format through Talend's easy to use drag-and-drop interface and 900 connectors.
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Talend Open Studio for Big Data per Principianti
Questo webinar on-demand spiega le basi per iniziare con Talend Open Studio for Big Data.
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Analisi a Self-Service
Oggi le aziende sono sommerse dai dati, ma la maggioranza riesce ad analizzare solo un’infima parte delle informazioni raccolte.
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