BI

Die Welt wird immer vernetzter, die Systeme zunehmend komplexer. Im Bereich der Datenanalytik rücken daher verstärkt Technologien in den Vordergrund, die auf die Analyse und Modellierung von Datenbeziehungen und Netzwerken spezialisiert sind. Graph Data Science (GDS) und Graph Analytics haben sich hier in den letzten Jahren als neue Kategorie etabliert – vor allem im Zusammenhang mit Machine Learn..

Dr. Martin Nusswald spricht mit JavaSPEKTRUM über die Veränderungen der CIO-Rolle in den letzten anderthalb Jahrzehnten und darüber, wie thyssenkrupp Materials Services, einer der größten Werk- und Rohstoffhändler der Welt, die Digitalisierung angeht. Und was unter „Materials as a Service“ zu verstehen ist.

Sind in einem dimensionalen Datenmodell, aufbauend auf einem Data-Vault-Datenmodell, Integer-Werte als Dimension-Ids immer noch notwendig? Und wenn ja, wie können die Dimension-Ids korrekt bereitgestellt werden? Diese Frage stellt sich das Data Management Center of Excellence (DMCE) bei FastChangeCo™. FastChangeCo™ ist eine fiktive Firma, die mit den alltäglichen Herausforderungen in und mit der W..

Nie war der Einstieg in die BI-Welt so einfach und so günstig wie heute. Wollten Unternehmen vor einigen Jahren ein DWH aufbauen, hieß es viele Hürden zu überwinden und viel Geld zu investieren. Dies hinderte vor allem kleinere und mittelständische Unternehmen daran, die eventuell schon vorhandenen Daten auszuwerten und frühzeitig eine Transformation und Weiterentwicklung in ein datengetriebenes U..

Während die 2010er-Jahre klar im Zeichen von Data Lakes standen, konkurriert in den 2020ern ein ganzer Zoo neuer Architekturansätze um Zeit, Geld und Aufmerksamkeit der Auftraggeber, Architekten und Entwickler von BI-Systemen. Manche sind eher dezentral angelegt – wie Data Mesh und Data Contracts –, andere positionieren sich eher als technisches Upgrade des bekannten Enterprise Data Warehouse – wi..