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Entwicklung von Richtlinien, Standards und Kontrollen [DSGVO-Schritt 1]

Die DSGVO hat vielen Unternehmen einen Anlass gegeben, ihr Data-Governance-Konzept zu modernisieren. Auch Organisationen, die zwar nicht in der Europäischen Union (EU) sind, aber dennoch personenbezogene Daten von EU-Bürgern verarbeiten, müssen die Vorgaben der DSGVO einhalten. Erfahren Sie, wie Sie Richtlinien und Kontrollen zur Erfüllung der DSGVO-Standards entwickeln.

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Was ist Daten-Mapping?

Erfahren Sie mehr über Daten-Mapping, einen wesentlichen Teil des Datenmanagements, der bei Integrationen, Migrationen und anderen Datenmanagementaufgaben die Datenqualität sicherstellt.

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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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Vorbereitung auf die DSGVO

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist ein Gesetz der Europäischen Union, das am 28. Mai 2018 in Kraft getreten ist. Unternehmen, die gegen die DSGVO verstoßen, drohen Geldbußen von bis zu 4 Prozent ihres weltweiten Umsatzes. Hier finden Sie alle Informationen und Ressourcen, die Sie benötigen, um Ihre Organisation datenschutzsicher zu machen.

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Was ist eine API?

Having the right API strategy in place can make the difference between success and failure when it comes to utilizing APIs to deliver results, reduce response times, and improving process efficiency.

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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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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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