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Datenqualität: Der ultimative Ratgeber Die erfolgreichsten Unternehmen treffen ihre wichtigen Entscheidungen auf Basis datengesteuerter Erkenntnisse. Doch die Erkenntnisse, die Sie aus Ihren Daten gewinnen können, sind immer nur so gut wie die Daten selbst. Deshalb spielt Datenqualität auch so eine große Rolle. Sie sorgt dafür, dass jede Entscheidung auf zuverlässigen, fundierten Fakten beruht – und […]

Datenqualität: Der ultimative Ratgeber Die erfolgreichsten Unternehmen treffen ihre wichtigen Entscheidungen auf Basis datengesteuerter Erkenntnisse. Doch die Erkenntnisse, die Sie aus Ihren Daten gewinnen können, sind immer nur so gut wie die Daten selbst. Deshalb spielt Datenqualität auch so eine große Rolle. Sie sorgt dafür, dass jede Entscheidung auf zuverlässigen, fundierten Fakten beruht – und

Extrapower für Ihr Databricks Lakehouse Ein Data Lake ist die ideale Basis-Architektur für Ihre Daten- und Analysestrategie – besonders dann, wenn diese AI-, ML- und Data-Science-Initiativen beinhaltet. Für viele moderne Unternehmen ist Databricks der Data Lake der Wahl, um den heutigen Anforderungen gerecht zu werden. Doch Daten integrieren sich nicht von selbst. Sie benötigen eine

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Erfolgreiche Datenintegration in der Praxis: 12 Lösungen für die größten Hürden bei der Datenbereitstellung Datenübertragung vom Quell- zum Zielsystem in Sekunden statt Tagen, Replikation von mehr als 60 Millionen Zeilen pro Stunde, eine um 400 % verbesserte Datenbereitstellung: Dies sind nur einige Beispiele der Erfolge, die führende Unternehmen mit der Qlik®-Lösung für Datenintegration erzielt haben.

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Ratgeber: Die besten Cloud-Data-Lakes für Unternehmen Lernen Sie die Lösungen von AWS, Azure, Google, Cloudera, Databricks und Snowflake kennen. Mithilfe von Cloud-Data-Lakes ist es einfacher denn je, Speicherplatz für alle Ihre Analyseanforderungen einzurichten, zu pflegen und zu skalieren. Angesichts der Vielzahl an Plattformen kann es jedoch schwierig sein, die richtige auszuwählen. Dieses E-Book bietet Ihnen

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Data-Lake-Pipelines für AI automatisieren Von Data Engineers wird zunehmend erwartet, dass sie korrekte, modellrelevante Daten für AI-Initiativen bereitstellen, und zwar so schnell wie möglich. Herkömmliche Datenintegrationstools müssen jedoch von hochqualifizierten Mitarbeitern zeitaufwendig programmiert werden. Außerdem sind diese Tools häufig nicht in der Lage, Daten vollständig aufzubereiten, zu bereinigen, zu taggen und zu katalogisieren. Aber es

Data-Lake-Pipelines für AI automatisieren Von Data Engineers wird zunehmend erwartet, dass sie korrekte, modellrelevante Daten für AI-Initiativen bereitstellen, und zwar so schnell wie möglich. Herkömmliche Datenintegrationstools müssen jedoch von hochqualifizierten Mitarbeitern zeitaufwendig programmiert werden. Außerdem sind diese Tools häufig nicht in der Lage, Daten vollständig aufzubereiten, zu bereinigen, zu taggen und zu katalogisieren. Aber es