Datenbank Technologie

Das Managen von stark wachsenden Datenmengen in Unternehmen ist vielseitig. Aber wo speichern Sie Ihre Daten nach der Verarbeitung ab?
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Big Data, Data Lake & Data Warehousing
Ob Big Data, Data Lake, oder Data Warehouse – immer steht die Sammlung von unternehmensweiten, teilweise unternehmenskritischen Daten im Fokus.
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Data Engineering

Data Engineering beschreibt das Sammeln, Aufbereiten, Validieren und Analysieren von Datensätzen unterschiedlichster Herkunft. Die Komplexität aus unterschiedlichen Daten unterschiedlicher Herkunft erfordert tiefes technisches Wissen in den verschiedenen Big Data und Datenbanktechnologien, um für den Data Scientisten oder den Datenanalysten wertvolle und nützliche Daten im benötigten qualitätsgesicherten Format bereitzustellen. Die Auswahl der richtigen Hardware und Software für die Aufgabe kann ebenfalls dem Data Engineering zugerechnet werden.

Wir, die TIMETOACT GROUP, bieten Ihnen zertifizierte Beratung und Unterstützung in Ihren Projekten im Bereich der Datenmigration und Implementierung von Data Warehouse und Big Data Lösungen.


Datenbank Technologie

Das Managen von stark wachsenden Datenmengen in Unternehmen ist vielseitig: Daten müssen verarbeitet, indiziert, abgelegt, vernichtet, gespeichert oder archiviert werden. Aber wo speichern Sie Ihre Daten nach der Verarbeitung ab? Inhouse oder in der Cloud? Wie erhalten Ihre Mitarbeiter einen sicheren Zugriff auf verteilte Projektdaten unterschiedlicher Teams? Und sind die aktuellsten Versionen Ihrer neuesten Anwendung in jeder Ihrer Niederlassung verfügbar?

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Die Datenlogistik der TIMETOACT Lösung ist sehr leistungsfähig, was für uns als Marktführer entscheidend ist. Früher hat der Ladeprozess die ganze Nacht in Anspruch genommen – heute nur noch einen Bruchteil davon, obwohl der Umfang und die Komplexität deutlich gestiegen sind.”

Matthias MerzBI Project Manager Pernod Ricard Deutschland GmbH

Big Data, Data Lake & Data Warehousing

Schachbrett

Ob Big Data, Data Lake, oder Data Warehouse – immer steht die Sammlung von unternehmensweiten, teilweise unternehmenskritischen Daten im Fokus. Dabei sollte anfangs nicht die Technologie im Vordergrund stehen. Stattdessen werden aufgrund der fachlichen Anforderungen und Restriktionen die richtige Architektur und (Kombination von) Technologien ausgewählt. Weder begründet „Big Data“ oder „Data Lake“ automatisch Hadoop, noch folgt auf analytische Anforderungen grundsätzlich ein Data Warehouse.

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Unsere Referenzen zu Data Engineering: