Analytics und KI der nächsten Generation
Modernisierung von Data Warehouses
Der Ratgeber führt durch die Modernisierung von Data Warehouses in seinen vielen verschiedene Phasen, möglichen Herausforderungen und möglichen Architekturen
Moderne Praktiken zum Data Management hinterfragen die Rolle des Data Warehousing. Obwohl viele Experten die Ära von Data Warehouses als beendet erklären, betreiben viele Unternehmen noch mindestens ein Data Warehouse (die meisten sogar zwei bis fünf) und planen, dies auch in naher Zukunft zu tun.
Trotz gegenteiliger Aussagen ist Data Warehousing kein veralteter Ansatz, sondern schlicht nötig. Die Modernisierung von Data Warehouses (DWM) ist also der nächste logische Schritt bei der Weiterentwicklung des Data Managements für moderne Analytics-, KI- und ML-Projekte und spielt eine wichtige Rolle für zukünftiges Data Management.
Dieser Bericht umfasst Tipps zur Erhaltung des geschäftlichen Nutzens von Data Warehouses durch eine Umstrukturierung der Architektur, Cloud-Migration und Integration, die in eine umfassende Strategie zum Data Management integriert werden.
Das Whitepaper beschreibt 10 Vorteile für eine Modernisierung, unter anderem...:
Trotz gegenteiliger Aussagen ist Data Warehousing kein veralteter Ansatz, sondern schlicht nötig. Die Modernisierung von Data Warehouses (DWM) ist also der nächste logische Schritt bei der Weiterentwicklung des Data Managements für moderne Analytics-, KI- und ML-Projekte und spielt eine wichtige Rolle für zukünftiges Data Management.
Dieser Bericht umfasst Tipps zur Erhaltung des geschäftlichen Nutzens von Data Warehouses durch eine Umstrukturierung der Architektur, Cloud-Migration und Integration, die in eine umfassende Strategie zum Data Management integriert werden.
Das Whitepaper beschreibt 10 Vorteile für eine Modernisierung, unter anderem...:
- Nutzung von Cloud-Technologien
- Unterstützung sämtlicher Datentypen
- Verbesserung von Datenschutz und Compliance mit gesetzlichen Vorschriften.
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