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5 Möglichkeiten, um Ihre Big Data zu optimieren

Angesichts der wachsenden Menge an Big Data sollten Unternehmen ihre Prozesse optimieren. Big Data zu optimieren bedeutet zum Beispiel, (1) Latenz bei der Verarbeitung zu vermeiden, (2) Daten in Echtzeit zu nutzen und (3) Daten zuerst zu analysieren und erst dann Entscheidungen zu treffen. Erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, um heute noch loszulegen.

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Hadoop Hive

Talend, der Spezialist für Open-Source-Integration, bietet nahtlose Hadoop Hive-Unterstützung in Talend Open Studio for Big Data. Als erste reine Open-Source-Lösung für Big-Data-Management vereinfacht Talend Open Studio for Big Data die Arbeit mit Hadoop Hive und die Integration von Hive in die Datenflüsse Ihres Unternehmens.

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Sqoop

Talend, der führende Anbieter von Open-Source-Lösungen für Datenintegration, integriert Sqoop-Funktionen in eine einheitliche, vielfältige und benutzerfreundliche Big-Data-Integrationslösung und steigert so den Nutzen von Sqoop.

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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 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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Cloudera Altus: Big Data-Agilität in der Cloud

Mit Cloudera Altus können Data Engineers, ETL-Entwickler und andere Nutzer, die regelmäßig mit Rohdaten arbeiten, diese jetzt noch einfacher, effizienter und kosteneffektiver in der Cloud verarbeiten. Talend ist die erste Datenintegrationslösung, die nativ mit Cloudera Altus funktioniert. Gemeinsam vereinfachen Talend und Cloudera die Verwaltung von Big-Data-Projekten und reduzieren mögliche Risiken beim Umstieg auf die Cloud. So können Sie sich voll und ganz darauf konzentrieren, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.

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Besser Fußball spielen mit Big Data

Der Begriff „Internet of Things“ (oder kurz IoT) beschreibt die Vernetzung von “intelligenten Gegenständen” zu Analyse-Zwecken, um damit Menschen bei schwierigen Entscheidungen zu unterstützen.

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Big Data Integration für jede Cloud

Talend Sommer ’17 bietet eine umfassende Integration mit den größten Cloud-Plattformen. So können Sie jetzt viel leichter reagieren, wenn Ihre Data Scientists und Analysten den Bedarf an Advanced Analytics, Big Data in Echtzeit und Machine Learning in der Cloud anmelden.

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Neues zu Big Data bei Talend Sommer ‘17

Talend gibt Ihnen mit dem Sommer ’17 Release mehr Möglichkeiten als je zuvor. Neue Funktionalitäten und Features für Big Data und Cloud vereinfachen die Einführung von Innovationen, sodass Sie noch flexibler auf die Anforderungen aus den Fachbereichen reagieren

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