Datenmodelle bilden das Fundament moderner Dateninfrastrukturen. Sie sorgen für klare Strukturen, konsistente Daten und die notwendige Skalierbarkeit – und sind damit ein entscheidender Erfolgsfaktor für datengetriebene Unternehmen.
Mit einem Realtime-Daten-Streaming erhalten Unternehmen Echtzeit-Einblicke in ihr Business. Althergebrachte Punkt-zu-Punkt-Verbindungen reichen dafür nicht aus, argumentiert Confluent. Streaming-Pipelines beschleunigen Abläufe und Analysen und senken zudem die Kosten.
Customer Data Platforms, die an Data Warehouses angebunden sind, werden zum Schlüssel für erfolgreiche Kampagnen auf Basis Künstlicher Intelligenz. Das zeigt der aktuelle Report von Twilio über den Einsatz der hauseigenen Customer Data Platform Twilio Segment.
Wollen Unternehmen Kundeninteraktionen in Online- und Offline-Kanälen untersuchen, brauchen sie eine Datenanalyse. Eine Lösung dafür ist ein Data Lake. Ohne Metadaten und Governance wird daraus schnell ein Datensumpf, warnt der Analytik-Spezialist DoubleCloud.
Ein Data Warehouse in einem zentralen Rechenzentrum – so laufen bisher die meisten Analytics-Anwendungen. Künftig wird ein großer Teil Datenhaltung und Auswertungen ans Edge wandern, argumentiert der Speicherspezialist Pure Storage.
Prozessanalyse ohne Umweg über einen Data Lake: In der Kombination des Process-Mining-Werkzeugs PAFnow mit der analytischen Datenbank Exasol optimieren Anwender IST-Prozesse ohne Implementierungsaufwand.
„Hyperchange – IT in der neuen Realität“ lautet das Thema der Technologietage der SAP-Benutzervereinigung DSAG. Im Fokus steht die Frage, wie Betriebe mit Analytics und der Cloud im Wettbewerb gewinnen.
Integritätskontrolle bei immer größer werdenden, vermehrt unstrukturierten Datensätzen ist eine große Herausforderung vor allem unter dem Aspekt der Datensicherheit. Automatisierung kann dabei helfen, die Integrität von Daten im Zeitalter von Big Data zu gewährleisten.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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