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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. […]

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.

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

7 Anwendungsfälle für Datenintegration und -qualität Ein den heutigen Anforderungen entsprechendes Datenmanagement ist eine große Herausforderung. Die Suche nach der passenden Technologie steht dem in nichts nach. Bisher hatte man die Wahl zwischen Altsystemen, großen Cloud-Hyperscalern oder spezialisierten Insellösungen, wobei jede dieser Möglichkeiten ihre ganz eigenen Einschränkungen und Probleme mit sich bringt. Doch es gibt

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3 Wege zur Steigerung Ihres Data-Lake-ROI Um auf die rasanten Veränderungen in der digitalen Welt zu reagieren und darin erfolgreich zu arbeiten, setzen Unternehmen auf neue Datenarchitekturen wie Data Lakes. Allerdings führen die Investitionen oft nicht zu den gewünschten schnelleren Erkenntnissen. Herkömmliche Integrationsprozesse sind den damit verbundenen Anforderungen einfach nicht gewachsen. Heutzutage benötigt jedes Unternehmen umsetzbare

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