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DE erwin Data Modeler erlaubt die logische und physische Modellierung und Schemaentwicklung für relationale, NoSQL- und Big Data-Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes

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DE Anwendungen rund um die Bereiche Data Lake, Cloud Data Warehouse (für Big Data), IoT, Streaming, Realtime, Batch sowie als Basis für Self-Service BI, Künstliche Intelligenz und Data Scientists.

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DE Snowflakes Data Cloud ist “the only data warehouse built for the cloud“ und die zentrale Komponente im cloudbasierten Modern Data Warehouse- und Data Lake-Architekturen

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DE erwin Data Modeler erlaubt die logische und physische Modellierung und Schemaentwicklung für relationale, NoSQL- und Big Data-Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes

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DE Optimieren Sie den gesamten Data-Science-Workflow – von der Datenaufbereitung über die Modellierung bis hin zum Austausch von Erkenntnissen – mit einer kollaborativen, einheitlichen Data-Science-Umgebung, die auf ein offenes Lakehouse aufbaut

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DE Mit Qlik Compose können Data Architects und Projektmanager Cloud-Analyseprojekte schneller umsetzen, Data-Warehouse-Prozesse optimieren und den Zeitaufwand für die Bereitstellung analysebereiter Daten minimieren.

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• Projektmanager Cloud-Analyseprojekte schneller
• Data-Warehouse-Prozesse optimieren
• analysebereiter Daten

DE Optimieren Sie Workloads, Anwendungsperformance und Infrastrukturkapazitäten für Data Warehousing, Data Engineering und Umgebungen für maschinelles Lernen. 

• Optimieren Sie Workloads
• Anwendungsperformance
• Infrastrukturkapazitäten für Data
• Data Engineering
• Umgebungen für maschinelles

DE Optimieren Sie Workloads, Anwendungsperformance und Infrastrukturkapazitäten für Data Warehousing, Data Engineering und Umgebungen für maschinelles Lernen. 

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DE Mit Qlik Compose können Data Architects und Projektmanager Cloud-Analyseprojekte schneller umsetzen, Data-Warehouse-Prozesse optimieren und den Zeitaufwand für die Bereitstellung analysebereiter Daten minimieren.

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DE Mit Data Engineering lassen sich Datenpipelines für Analyseteams optimieren – vom maschinellen Lernen bis zum Data Warehousing und darüber hinaus

• Data Engineering lassen
• Datenpipelines für Analyseteams
• Data Warehousing
• darüber hinaus

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DE Optimieren Sie Workloads, Anwendungsperformance und Infrastrukturkapazitäten für Data Warehousing, Data Engineering und Umgebungen für maschinelles Lernen. 

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DE Mit Data Engineering lassen sich Datenpipelines für Analyseteams optimieren – vom maschinellen Lernen bis zum Data Warehousing und darüber hinaus

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DE Optimieren Sie Workloads, Anwendungsperformance und Infrastrukturkapazitäten für Data Warehousing, Data Engineering und Umgebungen für maschinelles Lernen. 

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DE Mit Data Engineering lassen sich Datenpipelines für Analyseteams optimieren – vom maschinellen Lernen bis zum Data Warehousing und darüber hinaus

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DE Optimieren Sie Workloads, Anwendungsperformance und Infrastrukturkapazitäten für Data Warehousing, Data Engineering und Umgebungen für maschinelles Lernen. 

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DE Mit Data Engineering lassen sich Datenpipelines für Analyseteams optimieren – vom maschinellen Lernen bis zum Data Warehousing und darüber hinaus

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DE Mit Data Engineering lassen sich Datenpipelines für Analyseteams optimieren – vom maschinellen Lernen bis zum Data Warehousing und darüber hinaus

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• darüber hinaus

DE Optimieren Sie Workloads, Anwendungsperformance und Infrastrukturkapazitäten für Data Warehousing, Data Engineering und Umgebungen für maschinelles Lernen. 

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DE Mit Data Engineering lassen sich Datenpipelines für Analyseteams optimieren – vom maschinellen Lernen bis zum Data Warehousing und darüber hinaus

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DE Mit Data Engineering lassen sich Datenpipelines für Analyseteams optimieren – vom maschinellen Lernen bis zum Data Warehousing und darüber hinaus

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DE Optimieren Sie Workloads, Anwendungsperformance und Infrastrukturkapazitäten für Data Warehousing, Data Engineering und Umgebungen für maschinelles Lernen. 

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DE Mit Data Engineering lassen sich Datenpipelines für Analyseteams optimieren – vom maschinellen Lernen bis zum Data Warehousing und darüber hinaus

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DE Bei dieser Art der Klassifizierung werden drei mögliche Kategorien verwendet: strukturierte Big Data, unstrukturierte Big Data und halbstrukturierte Big Data.

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• unstrukturierte Big Data
• halbstrukturierte Big

DE Data Science geht nur im Team. Data Scientists, Citizen Data Scientists, Dateningenieure, Geschäftsanwender und Entwickler benötigen flexible und erweiterbare Tools, die die Zusammenarbeit, Automatisierung und...

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DE Wichtige Änderungen an unseren Data Center-Produkten Wir nehmen mehrere Preis- und Paketänderungen an unseren Data Center-Produkten vor. Erfahre mehr über die Zukunft von Data Center.

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• Paketänderungen an unseren
• Zukunft von Data

DE Genau wie bei Confluence Data Center erfolgt die Lizenzierung der für Questions for Confluence Data Center freigegebenen App mit einer Laufzeit von einem Jahr pro Data Center-Instanz

• Data Center erfolgt
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DE Wenn du zu einem Data Center-Hostprodukt migrierst, verlieren deine Server-App-Lizenzen ihre Gültigkeit für Data Center-Instanzen, falls eine Data Center-Version der App im Atlassian Marketplace verfügbar ist

• Data Center-Hostprodukt migrierst
• verlieren deine Server-App-Lizenzen
• Gültigkeit für Data
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• App im Atlassian

DE Genauso wie Data Center-Produkte folgen für Data Center freigegebene Apps einem Lizenzmodell mit Jahresabonnement und stimmen mit den Benutzerstufen für die entsprechenden Data Center-Hostprodukte überein

• Genauso wie Data
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• Jahresabonnement
• entsprechenden Data Center-Hostprodukte

DE Teradata Vantage™, unsere Plattform für Cloud Data Analytics, verbindet Data Lakes, Data Warehouses, Analytics sowie neue Datenquellen und -typen miteinander

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DE Ob Data Lake oder Altsystem, ob Big Data oder Small Data, mit Qlik können Sie in einer Umgebung alle Ihre Daten verwalten und auf sie zugreifen.

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DE Qlik Compose? for Data Warehouses (ehemals Attunity Compose) automatisiert das Design, die Implementierung und die Aktualisierung von Data Warehouses und Data Marts

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DE Mit Qlik Data Integration für den Aufbau von Data Lakes lässt sich der Datenmanagementprozess für Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 und Azure Databricks automatisieren

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DE Mit Change Data Capture (CDC) werden analysebereite Daten aus einer Vielzahl von Quellen effizient für Data Warehouses, Data Lakes, Streaming- und Cloud-Plattformen bereitgestellt und umgehend in die Microsoft- Datenplattform übertragen

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DE Qlik® Compose for Data Warehouses (ehemals Attunity Compose) automatisiert Design, Implementierung und Verwaltung von Data Warehouses und Data Marts und reduziert dabei die fehleranfällige manuelle ETL-Programmierung und Skripterstellung

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DE Intelligente Unternehmen beschäftigen heute Data-Science-Teams, die eine Kombination aus Data Scientists und Data Scientists umfassen

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DE Was für ein wichtiger Asset Citizen Data Scientists offenbar sind. Sie sind eine kostengünstige Option für erfahrene Data Scientists, die leichter zu finden und kostengünstiger einzustellen sind, aber die Arbeit dieser Data Scientists ergänzen.

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DE In meinem letzten Blogeintrag ging es um die wichtigsten Big Data-Governance-Herausforderungen und die große Rolle, die Data Quality (DQ) für Data Governance spielt

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DE Unterstützen Sie den Datenlebenszyklus mit einer Reihe von Analyse-Engines, die Streaming, Data-Engineering, Data Marts, Operational Database und Data Science umfassen.

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• Data Science

DE Mit Qlik Data Integration lassen sich große Mengen analysebereiter Echtzeitdaten effizient an Streaming- und Cloud-Plattformen, Data Warehouses und Data Lakes verteilen

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DE Zudem bietet Siemens mit IDL (Integrated Data Lake) und EDI (Enterprise Data Interconnect) eine Methodik an, für die Analyse benötigte Daten aus anderen Data Lakes für Applikationen von MindSphere zu nutzen, ohne ihren Speicherort zu verändern.

• Zudem bietet Siemens
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• Integrated Data Lake
• EDI
• Enterprise Data Interconnect
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DE Im unternehmenseigenen Kompetenzbereich Data Insight Lab entwickeln Data Scientists und Data Architects gemeinsam mit Unternehmen Strategien und Use Cases

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DE Data Owner sind die „Besitzer“ der Daten. Sie sind verantwortlich für die Daten und deren Pflege. Die Qualität des Datenkatalog hängt maßgeblich von der Arbeit der Data Owner ab. Weiterhin legen sie die Data Stewards für den Datenbestand fest.

• Besitzer
• deren Pflege
• Qualität des Datenkatalog
• Datenbestand

DE Wir kombinieren Talente aus den Bereichen Data Science, Data Engineering, Data Acquisition, Frontend und Backend Development, Real Estate, Sales, Business und UX-Design

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• Backend Development
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• Business
• UX-Design

DE Qlik Compose® for Data Warehouses automatisiert Design, Implementierung und Verwaltung von Data Warehouses und Data Marts und reduziert dabei die fehleranfällige manuelle ETL-Programmierung und Skripterstellung

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DE Anforderungen wie Industrie 4.0, Social Media, IoT und weitere Big Data-Quellen verlangen Modern Data Warehouse‑, Data Lake‑, Self-Service BI- und Artificial Intelligence-Konzepte, kurz: Next Generation BI.

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DE Datenzugriff und Data-Discovery auf Basis sämtlicher Datensätze – angefangen bei Excel- und CSV-Dateien bis hin zu Data-Warehouses, Data Lakes und Cloud-Apps wie Salesforce.com

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