Florian Karlstetter ♥ BigData-Insider

Florian Karlstetter

Chefredakteur
CloudComputing-Insider

Journalist und Redakteur aus Leidenschaft und mit hoher Affinität zu Cloud-Themen.

Artikel des Autors

Stitch Data Loader von Talend: Self-Service-Datenintegration für Cloud Data Warehouses.
ETL-Prozesse einfach gestalten

Datenintegration in der Hybrid Cloud-Ära

Das Thema Datenintegration gehört mit zu den größten Herausforderungen beim Management von hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen. Schließlich geht es darum, Daten aus verschiedensten Quellen möglichst verlässlich aufzubereiten und zusammenzuführen. Nur wenn der vorhandene Datenpool, neuenglisch auch als „Data Lake“ bekannt, aktuell und vollständig ist, lassen sich daraus verlässliche Analysen ableiten.

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Mit Neo4j Aura lässt sich die Graphdatenbank nun auch in der Cloud für datenintensive Anwendungen einsetzen und skalieren.
DBaaS mit Neo4j Aura

Neo4j bringt Graphdatenbank in die Cloud

Wer vernetzte Daten managen, auswerten und sinnvoll für Geschäftsprozesse nutzt, verschafft sich im Zeitalter von Big Data und IoT einen wichtigen Vorsprung. Amazon und Google haben dafür eigene Graphdatenbanken entwickelt. Mit Neo4j Aura kommt nun eine Graphdatenbank-as-a-Service, mit der auch kleinere und mittlere Unternehmen zum Zug kommen.

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Die IIoT-Plattformen der größten Anbieter und die plattformunabhängige Anwendung von elunic im Überblick.
Exkurs Industrial Internet of Things (IIoT)

Anbieter von IIoT-Plattformen im Überblick

Eine zentrale Rolle im Bereich Industrial Internet of Things (IIoT) spielen Plattformen. Dementsprechend viele Anbieter gibt es auf dem Markt – momentan können Unternehmen aus 450 Plattformen wählen. Doch nach welchen Kriterien sollte eine Plattform ausgewählt werden, welche Dienste bieten die großen Anbieter Amazon, Microsoft und Google an und wie sieht eine plattformunabhängige Anwendung aus?

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Neu im Amazon-Sortiment: der AWS Database Migration Service, mit dem sich alle möglichen on-premise-Datenbanken ins Internet migrieren lassen.
AWS Data Migration Service

Datenbanken wandern in die Amazon-Cloud

Amazon Web Services hat vor kurzem einen Migrationsdienst für produktiv genutzte Datenbanken verfügbar gemacht – auch in der Frankfurt/Main Region. Zuvor konnten AWS-Kunden den Data Migration Service in einer Betaphase testen. Mit der Möglichkeit, on-premise-Datenbanken in die Cloud zu überführen, sehen Analysten den Krieg gegen Datenbankanbieter als eröffnet an.

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Intelligente Automatisierung mit Robotic Process Automation.
Robotic Process Automation

Die Cloud – die nächste Hürde für RPA

Immer mehr Unternehmen führen Robotic Process Automation (RPA) ein. Das Analystenhaus Gartner sah in RPA das am schnellsten wachsende Enterprise Software-Segment weltweit mit einem Umsatzwachstum von 63,1 Prozent auf 846 Millionen US-Dollar im Jahr 2018. Dieses Jahr soll der Umsatz sogar 1,3 Milliarden US-Dollar erreichen. Trotz dieser signifikanten Wachstumszahlen steht RPA noch am Anfang.

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Stitch Data Loader von Talend: Self-Service-Datenintegration für Cloud Data Warehouses.
ETL-Prozesse einfach gestalten

Datenintegration in der Hybrid Cloud-Ära

Das Thema Datenintegration gehört mit zu den größten Herausforderungen beim Management von hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen. Schließlich geht es darum, Daten aus verschiedensten Quellen möglichst verlässlich aufzubereiten und zusammenzuführen. Nur wenn der vorhandene Datenpool, neuenglisch auch als „Data Lake“ bekannt, aktuell und vollständig ist, lassen sich daraus verlässliche Analysen ableiten.

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Wie der Energieerzeuger Uniper mit Cloud-basiertem Data Lake an Reaktionsschnelligkeit gewinnt.
Daten-Kraftwerk für Uniper

Echtzeit-Analytics mit cloud-basiertem Data Lake

In der Energiewirtschaft ist ein zentrales Ziel, Engpässe in der Strom- und Gasversorgung zu vermeiden. Damit dies gelingt, sind unter anderem aktuelle Informationen zur Marktsituation notwendig. Mit einer neuen Datenanalyseplattform erhält der Energieerzeuger Uniper die benötigen Daten, um schnell auf Marktentwicklungen reagieren zu können. Weiterhin hilft die Lösung dabei, den Energiehandel zu optimieren, Risiken zu bewerten und Vorschriften einzuhalten.

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Data Analytics und Business Intelligence mit Cloud-Ressourcen? Es kommt auf das Anwendungsszenario an.
Business Intelligence und die Cloud

Data Analytics und BI mit Cloud-Ressourcen

Auf dem Weg zum datenbasierten Unternehmen wachsen die zu analysierenden Datenmengen kontinuierlich. Data Analytics und Business Intelligence (BI) werden zur geschäftskritischen Grundlage der Unternehmenssteuerung. Was bedeutet das für die IT-Infrastruktur? Sind solche ressourcen-intensiven High-End Anwendungen mit der Cloud-Strategie von Unternehmen überhaupt vereinbar?

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Kleiner Migrationsleitfaden von Panaya unterstützt beim Umstieg auf SAP S/4HANA.
Migrationsleitfaden von Panaya

SAP S/4HANA – Umstieg in vier Schritten

Der Umstieg auf SAP S/4HANA ist eine komplexe Herausforderung, die praktisch alle Fachabteilungen betrifft. Vor der Migration sollte der Gesamtaufwand valide ermittelt werden. Dazu kommt die Identifikation aller Prozesse und Schnittstellen, die eine gesonderte Anpassung an das neue System erfordern. Unterstützung kommt in Form eines kleinen Migrationsleitfaden von Panaya.

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Cloud Computing versus Fog Computing: Einsatzszenarien, Chancen und Hürden.
Cloud in Zeiten von Industrie 4.0

Fog Computing beflügelt Co-Location- und Housing-Anbieter

Die Industrie 4.0 setzt sich in Riesenschritten durch – und droht auch mittlerweile bekannte Phänomene wie das Cloud Computing auf seinem Weg zu zertreten. Denn unter dem Schlagwort Industrie 4.0 wird nicht nur die vollständige und intelligente Vernetzung aller Objekte in einer Produktionsumgebung vorangetrieben, sondern auch eine so große Datenmenge erzeugt, dass herkömmliche Clouds sie nicht mehr fassen können.

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Cloud-Lösungen für die Datenanalyse mit einem nutzungsbasierten Abrechnungsmodell als Grundlage für die Bewältigung von Big Data.
Datenanalyse in Zeiten von Big Data, Maschine-zu-Maschine-Kommunikation und dem Internet der Dinge

Wie die nutzungsbasierte Abrechnung die Welt der Datenanalyse verändert

In seiner Studie „The Digital Universe in 2020 “ prophezeit IDC, dass die weltweite Datenmenge bis zum Jahr 2020 auf 40 Zettabytes bzw. 40 Billionen Gigabytes ansteigen wird. Dies entspricht 1,7 Megabytes an neuen Informationen, die jeden Tag pro Sekunde für jeden einzelnen Menschen auf unserem Planeten generiert werden.

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Analytics as a Service

Hürden für Big-Data-Analysen senken

Immer häufiger verlagern Unternehmen Geschäftsprozesse in die Cloud, um Vorteile wie Kostensenkung, Flexibilität, Skalierbarkeit und höhere IT-Effizienz für sich zu nutzen. Dies gilt auch für Datenanalysen: Analytics as a Service öffnet ein Experimentierfeld auch und gerade für Big-Data-Analysen, das sonst vor allem kleineren Unternehmen mit geringeren Investitionsmitteln verschlossen bleiben würde.

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