Dieser umfragebasierte Benchmark-Bericht hilft Ihnen, Ihren Data-Trust-Readiness-Quotienten für Datenintegrität und -geschwindigkeit zu verbessern und so die Kluft zwischen Management und operativen Mitarbeitern bei der Wahrnehmung dieses wichtigen Themas zu schließen.
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Unternehmen können zuverlässige Daten schneller bereitstellen, wenn diese in ein Cloud-Data-Warehouse oder Cloud-Data-Lake verlagert werden.
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Gartner analysierte 16 Anbieter von Datenintegrationslösungen auf Ausführbarkeit und Vollständigkeit der Vision. Erfahren Sie, was einen Magic Quadrant Leader laut dem Bericht 2019 Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools ausmacht.
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Datenintegration ist nicht nur ein technisches Problem – es ist ein wichtiger Teil Ihres digitalen Transformationsplans. Erfahren Sie, wie Sie eine Datenintegrationsstrategie für Ihr Unternehmen entwickeln.
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In diesem ultimativen Leitfaden zur Datenqualität erfahren Sie, wie Ihre Organisation qualitativ hochwertige Daten für korrekte, aussagekräftige Business Intelligence gewährleisten kann.
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Dieses Whitepaper von Databricks und Talend erklärt, wie man mit intelligenten und automatisierten Cloud-Tools große Datenmengen skalieren und maschinelles Lernen operationalisieren kann.
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In diesem ultimativen Leitfaden wird beschrieben, wie Sie die Kontrolle über Ihre Datenressourcen gewinnen und ihren Nutzen maximieren.
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Dieses Handbuch für Cloud-Architekten beschreibt drei reale Architekturen für Cloud Data Lakes und Cloud Data Warehouses, die von unterschiedlichen Unternehmen eingesetzt werden.
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Diese TDWI-Checkliste zeigt auf, wie sich bei der Implementierung von Multi-Cloud-Datenintegration und Self-Service-Datenzugriff Risiken und Störungen reduzieren lassen.
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Laden Sie dieses E-Book herunter erfahren Sie, wie 6 Organisationen Ihre Bad Data mithilfe proaktiver Schritte reduzieren und dadurch bessere Geschäftsergebnisse erzielen konnten.
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Dieser praktische Leitfaden zeigt Entwicklern und Systemadministratoren, wie sie cloudbasierte Hadoop Cluster effizient in den AWS-, Microsoft Azure- und Google Cloud Platform-Services installieren, verwenden und verwalten können.
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Dieses Whitepaper von Data Governance-Experten Sunil Soares bietet einen Überblick über die Datenschutz- und -hoheitsbestimmungen in Europa (DSGVO), Nordamerika (CCPA) und Asien und und gibt praktische Tipps zur Einhaltung der Vorgaben.
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TDWI hat führende Datenmanagementexperten befragt, um die zwölf wichtigsten Faktoren für eine erfolgreiche Data-Lake-Implementierung zu identifizieren.
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Wenn die DSGVO im Mai 2018 in Kraft tritt, könnte Data-Governance eines der wichtigsten Elemente Ihrer Datenintegrationsarchitektur werden. Egal ob personenbezogene Daten von einem Geschäftspartner, einem Onlineformular, einem internen CRM- oder HR-System oder Ihrem Data Lake stammen – wenn sie einen EU-Bürger betreffen, fallen sie unter die DSGVO. Mit einem effizienten Data-Governance-Programm können Sie die richtigen Regeln, Standards und Kontrollen umsetzen, um eine Einhaltung der DSGVO sicherzustellen.
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Dieses E-Book erklärt, was ein echter Data Lake bieten kann, und beschreibt die vier dafür erforderlichen Säulen.
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Hadoop und Data Lakes gelten als bahnbrechende Technologien, mit denen sich das Potenzial von Big Data großflächig nutzen lässt.
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Um herauszufinden, wie es um die IoT- und Big Data-Märkte steht, hat das O’Reilly-Team 300 TB Textdaten und Milliarden digitaler Dokumente analysiert – Suchanfragen, Meetups, Einstellungsverhalten, SEC-Filings, Websites und vieles mehr.
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Dieses englischsprachige Handbuch gibt einen tiefen Einblick in die IT-Architekturen von drei verschiedenen Unternehmen. Die jeweiligen Projekte sind in den Bereichen Big Data, Echtzeit-Analytics und ETL angesiedelt und werden mit Amazon Web Services (AWS) und Talend umgesetzt.
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2016 war der Punkt erreicht, an dem die Hälfte der Weltbevölkerung mit dem Internet verbunden war*. Gleichzeitig wurde bei den angebundenen Maschinen die 6,4 Milliarden-Marke geknackt**. Das sind viele Daten aus vielen Quellen. Dieses White Paper von Bernard Marr vom Advanced Performance Institute identifiziert die Chancen und Gefahren, die mit 6 Schlüsseltrends in der IT zusammenhängen
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Viele Organisationen sind heute mit ihren Daten überfordert. Die meisten von ihnen schaffen es nicht einmal, einen Bruchteil der Daten zu analysieren, die sie selbst sammeln und erfassen. Um eine datengestützte Unternehmenskultur zu fördern, setzen viele Organisationen auf einen neuen Ansatz: die sogenannte Selfservice-Analyse.
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Das Cloud-Modell senkt die Barrieren, die traditionell die Einführung und Umsetzung von Data-Warehouse-Technologien erschwert haben - vor allem was Kosten, Komplexität und Time-to-Value angeht.
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This report examines how innovative software is improving the data preparation process for IT and business users to help meet the demand for business analytics.
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