Magazin: Data Engineering

Update unseres beliebten Whitepapers über ETL als bisher wichtigsten Bestandteil der Beladung für Data Warehouses. Dieses Whitepaper beleuchtet die unterschiedlichen Komponenten von ETL, aktuelle Herausforderungen und gibt einen Vergleich zu ELT und Big Data.

ETL als der bisher wichtigste Bestandteil der Beladung für Data Warehouse muss heute mit ELT und Big Data konkurrieren. Dieses Whitepaper beleuchtet die unterschiedlichen Komponenten von ETL, aktuelle Herausforderungen und gibt einen Vergleich zu ELT und Big Data.

In Zeiten von Big Data, In-Memory-Datenbanken und datenbankübergreifenden Abfragen scheinen das klassische Data Warehouse (DWH) und das Thema Modellierung heute nicht mehr erforderlich zu sein. Hier eine etwas andere Betrachtung – speziell des Themas Modellierung …

Big Data ist als neues Hype-Thema in aller Munde. Aber wie fügt sich dieser teils konträre Ansatz in bestehende Strukturen wie BI ein? Wir geben Ansätze zu einer konstruktiven Kooperation.

Die Fähigkeit eines Menschen, Informationen in ihrer Komplexität aufzunehmen und zu verstehen, ist begrenzt. Die Herausforderung in Reportings ist es, die Informationsflut so aufzubereiten, dass sie verständlich und begreifbar wird.

Data Quality Management wird heute wichtiger denn je und kann schrittweise als technische und fachliche Initiative aufgesetzt werden, um die beste Wirkung zu erzielen.

Data Governance legt den konzeptionellen Ordnungsrahmen für das strategische Informationsmanagement fest. Erst durch eine Data Governance werden einheitliche Standards geschaffen und vorhandene Prozesse optimiert.