"ihrer eigenen data warehouse instanz" သို့ အင်္ဂလိပ်စာ သို့ဘာသာပြန်ပါ

DE Lassen Sie Ihre Umfragen so aussehen, als kämen sie von Ihrer eigenen Website, mit Ihrer eigenen Domain und Ihrem eigenen Design.

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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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• Data Warehouses
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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.

• Bereiche Data Lake
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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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• Data Lake-Architekturen

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 Teilen Sie vereinheitlichte CDP-Daten mit Ihrer eigenen Data-Warehouse-Instanz. So können BI-Teams aktuelle Daten mit ihren eigenen Analyse-, Datenvisualisierungs- und BI-Tools untersuchen.

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• Ihrer eigenen Data-Warehouse-Instanz
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• BI-Tools

DE Die Freiheit, eine für die eigenen vier Wände zusammengestellte Komposition zu kreieren, die den eigenen Ansprüchen gerecht wird und den eigenen Vorstellungen entspricht, ist eine grosse Freude

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DE Anstelle einer starren Karriereleiter mit „up-or-out“-Prinzip finden Sie bei uns echte Möglichkeiten, Ihren eigenen Weg zu gehen, Ihre eigenen Prioritäten zu setzen und Ihre Karriere nach eigenen Vorstellungen zu planen.

• Anstelle einer starren
• up-or-out
• -Prinzip finden Sie
• echte Möglichkeiten
• Ihren eigenen Weg
• gehen
• Karriere nach eigenen

DE Anstelle einer starren Karriereleiter mit „up-or-out“-Prinzip finden Sie bei uns echte Möglichkeiten, Ihren eigenen Weg zu gehen, Ihre eigenen Prioritäten zu setzen und Ihre Karriere nach eigenen Vorstellungen zu planen.

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DE Spielen Sie mit ihren Ideen, ihrer eigenen Melodie oder ihrer eigenen Baseline.

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DE Holen Sie sich, was Ihnen zusteht. Bieten Sie die Lösungen von Yext unter Ihrer eigenen Marke und als Teil Ihrer eigenen Produktsuite mit anpassbaren Elementen und Listings-Scan an.

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DE Mit Cloudera Data Science Workbench können Data Scientists ihre eigenen Analytics-Pipelines verwalten, einschließlich integriertes Scheduling, Überwachung und E-Mail-Benachrichtigung

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• Analytics-Pipelines verwalten
• einschließlich integriertes Scheduling
• Überwachung
• E-Mail-Benachrichtigung

DE Mit Cloudera Data Science Workbench können Data Scientists ihre eigenen Analytics-Pipelines verwalten, einschließlich integriertes Scheduling, Überwachung und E-Mail-Benachrichtigung

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DE Bei Data Center kannst du von Data Center genehmigte Apps vom Marketplace verwenden oder deine eigenen Apps und Integrationen mit robusten APIs erstellen.

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DE Mit Cloudera Data Science Workbench können Data Scientists ihre eigenen Analytics-Pipelines verwalten, einschließlich integriertes Scheduling, Überwachung und E-Mail-Benachrichtigung

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DE Mit Cloudera Data Science Workbench können Data Scientists ihre eigenen Analytics-Pipelines verwalten, einschließlich integriertes Scheduling, Überwachung und E-Mail-Benachrichtigung

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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.

• Art der Klassifizierung
• drei mögliche Kategorien
• strukturierte Big Data
• 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...

• Data Science geht
• Team
• Data Scientists
• Citizen Data Scientists
• Dateningenieure
• Geschäftsanwender
• Entwickler benötigen flexible
• erweiterbare Tools
• Zusammenarbeit
• Automatisierung

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.

• Data Center-Produkten Wir
• mehrere Preis-
• 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
• for Confluence Data
• pro Data Center-Instanz

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
• falls eine Data
• 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
• folgen für Data
• 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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• Analytics
• verbindet Data Lakes
• Data Warehouses
• typen miteinander

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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• Umgebung alle Ihre
• verwalten

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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• Aktualisierung von Data
• Data Marts

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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• Azure Databricks automatisieren

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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• Implementierung
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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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• Data Scientists umfassen

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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• Arbeit dieser Data

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.

• Reihe von Analyse-Engines
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• Data-Engineering
• Data Marts
• Operational Database
• 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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• Data Warehouses
• Data Lakes verteilen

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
• IDL
• Integrated Data Lake
• EDI
• Enterprise Data Interconnect
• Analyse benötigte Daten
• anderen Data Lakes
• Applikationen von MindSphere
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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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• Unternehmen Strategien
• Use Cases

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

• Bereichen Data Science
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• Data Acquisition
• Frontend
• Backend Development
• Real Estate
• Sales
• 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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• Implementierung
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• Data Marts
• manuelle ETL-Programmierung
• Skripterstellung

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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DE Erfahren Sie mehr über die Big Data-Lösungen von Talend oder laden Sie Talend Open Studio for Big Data noch heute herunter und profitieren Sie vom führenden Open Source-Big Data-Tool.

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DE Für die Integration von Salesforce mit einem Data-Warehouse sind unterschiedliche Experten erforderlich, zum Beispiel für Salesforce-, CRM-, Data-Warehouse- (oder Data Lake) und Integrationstechnologien

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• Data-Warehouse-
• Data Lake
• Integrationstechnologien

DE Beschleunigen Sie Big Data-Bereitstellungen, Data Vaults, die Data Warehouse-Modernisierung, die Cloud-Migration usw. um bis zu 70 %.

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• Data Vaults
• Data Warehouse-Modernisierung
• Cloud-Migration usw

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 Marts
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• Data Science

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

• Reihe von Analyse-Engines
• Streaming
• Data-Engineering
• Data Marts
• Operational Database
• Data Science