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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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Die Zukunft von Big Data

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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Was ist ein Data Lake?

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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Was ist Data-Profiling?

Data-Profiling eröffnet neue Geschäftschancen. Unternehmen, die Data-Profiling für die Organisation und Analyse ihrer Daten nutzen, können ihr Erfolgspotenzial steigern und sich klare Wettbewerbsvorteile sichern.

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Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein Java-basiertes Open Source-Framework zum Speichern und Verarbeiten von Big Data. Die Daten werden dabei auf preiswerten Commodity-Servern gespeichert, die in Clustern verbunden sind. Sein verteiltes Dateisystem ist fehlertolerant und ermöglicht eine parallele Verarbeitung.

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Data Lake vs. Data Warehouse

Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses sind etablierte Begriffe, wenn es um das Speichern von Big Data geht. Doch beide Begriffe sind nicht gleichzusetzen. Ein Data Lake ist ein großer Pool mit Rohdaten, für die noch keine Verwendung festgelegt wurde. Bei einem Data Warehouse dagegen handelt es sich um ein Repository für strukturierte, gefilterte Daten, die bereits für einen bestimmten Zweck verarbeitet sind.

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Was ist MapReduce?

MapReduce ist ein Programmiermodell bzw. Muster im Hadoop-Framework, das für den Zugriff auf Big Data im Hadoop File System (HDFS) verwendet wird. Die Map-Funktion nimmt die Eingabedaten, erstellt Paare, verarbeitet sie und generiert einen weiteren Satz an Zwischenpaaren als Ausgabe.

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ELT vs. ETL: der Unterschied

Der Unterschied zwischen ETL und ELT liegt zum einen am Ort, an dem die Daten in Geschäftsinformationen umgewandelt werden, und an der Menge der Daten, die in Data-Warehouses gehalten wird. Erfahren Sie, wie sich diese Unterschiede auf die Geschäftsinformationen auswirken, welcher Ansatz sich am besten für Ihr Unternehmen eignet und warum die Cloud im Begriff ist, alles zu verändern.

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Talend Data Preparation: Saubere Daten in Minuten

Talend Data Preparation reduziert die Zeit, die Sie brauchen, um saubere und nützliche Daten aus Excel- und CSV-Dateien in Analysetools zu erhalten – in Minutenschnelle. Dieses kostenlose Tool vermeidet auch Wiederholungen der gleichen Arbeit, indem es Ihr Datenaufbereitungsschritte wiederverwendet.

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