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Möchtest du bei SQL-Abfragen keine Zeit verlieren und blitzschnelle Resultate für deine Daten aus Data Warehouses, Data Lakes oder Data Mesh?

Starburst ist die schnellste SQL-Abfrage-Engine und basiert auf der Open Source-Software Trino. Damit verarbeitest und analysierst du deine Daten in Rekordzeit. Verschwende keine Zeit mehr mit langsamen SQL-Engines.

Seine wahre Stärke spielt Starburst bei Big Data Analysen aus. Verarbeite blitzschnell Daten aus Datenquellen wie etwa Hadoop Distributed File System (HDFS), Azure Blob File System (ABFS), AWS Simple Storage Service (S3) und dem Google Cloud Storage.

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Einige der größten Vorteile von Graph-Datenbanken sind die große Zeitersparnis bei der Datenorganisation und bei der Verknüpfung von unterschiedlichen Datenquellen. Weiterhin sind sehr flexible Änderungen des Datenmodells möglich. Komplexe Sachverhalte können für den Anwender optisch ansprechend und inhaltlich verständlich visualisiert werden. Im Video siehst du anhand von Neo4j, wie das in der Praxis aussieht.

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Bringt dein Datenprojekt keinen ROI und trittst du auf der Stelle? Oft scheitert es bereits beim Planen der richtigen Datenstrategie, da hier entscheidende Fehler gemacht werden. Wir zeigen dir im Video mit Data Design Thinking einen neuen Ansatz, mit dem du datengetriebene Lösungen entwickest, Stakeholder-Perspektiven besser verstehst und eine optimale Datentechnologie nutzt.

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Viele Unternehmen setzen für dein Reporting Lösungen wie ein Data Lake, eine Datenbank oder andere Technologien ein. Doch durch die immer stärkere Einbindung von tagesaktuellen Daten in die Entscheidungsprozesse, stoßen klassische batchorientierte Data Warehouses an ihre Grenzen. Realtime-Verarbeitung ist essenziell, um Daten schneller auszuwerten und in kurzer Zeit Unternehmensentscheidungen zu treffen. Im Video erklären wir dir, wie du ein Echtzeit Data Warehouse aufsetzst.

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Die digitale Revolution mit dem Industriezeitalter 4.0 ist bereits in vollem Gange. Noch immer gibt es jedoch viele Unternehmen, die Ihre Produktion noch nicht fit für die digitale Gegenwart und Zukunft gemacht haben.

Besitzen Sie ältere Maschinen und Ihre Produktion ist noch nicht für die digitale Produktion 4.0 bereit? Unser Artikel erklärt Ihnen anhand eines Stufen-Modells, wie Sie Ihre Anlagen nach und nach auf den Weg zur intelligenten Fabrik aus- und umrüsten.

Minimieren Sie unter anderem Ihre Kosten und verringern Sie die Ausfallzeiten Ihrer Maschinen Mithilfe der vorgestellten Schritte gelangen Sie nach und nach hin zu einer autonomen Fabrik mit einer durchgehenden Digitalisierung.

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Apache Hop ist eine effektive Data Orchestration Plattform, mit der Sie Ihre Daten und Metadaten auf einfache Weise orchestrieren. Dabei erleichtert Ihnen die Plattform dank der leicht verständlichen GUI, Ihre Metadaten visuell zu verarbeiten.

Bereits in der Standard-Installation verfügt Apache Hop über 250 Plugins, die Ihnen große Freiheiten in Sachen Konfiguration und Einstellungen geben, um das System an Ihre Wünsche anzupassen. Sie können Hop jederzeit durch weitere Plugins erweitern.

Hop eignet sich hervorragend für IoT-Projekte mit riesigen Datenmengen, on-premise, in der Cloud, auf einem Bare OS oder in Containern und Kubernetes. Unser Artikel erklärt Ihnen die Funktionsweise von Hop und in welchen Szenarien die Plattform auftrumpft.

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Arbeiten Sie noch schneller und effizienter dank unseres Cheat Sheets in Ihrer Hop Orchestration Plattform. Sie finden alle wichtigen Tastaturbefehle auf einen Blick übersichtlich zusammengefasst, um noch schneller mit Hop ans Ziel zu kommen.

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Der Klimawandel hat uns alle fest im Griff und verändert unser Leben auf der Erde nachhaltig. Städte und Kommunen müssen dafür sorgen, dass sich die Schadstoffemissionen erheblich reduzieren. Zu diesen Möglichkeiten gehören unter anderem intelligente Verkehrssysteme, vernetztes Fahren im Öffentlichen Personenverkehr und eine urbane Städte-Infrastruktur.

Emissionsfreie Mobilität gelingt allerdings nur, wenn Städte und Kommunen ihre gesammelten Daten zentral sammeln und auswerten. Dazu müssen die Daten aus unterschiedlichen Datensilos in einem Data Lake integriert, Verkehrsdaten gesammelt und anschließend Daten analysiert werden.

Echten Mehrwert für intelligente Smart City Projekte bekommen Sie als Kommune oder Stadt mithilfe modernster Open Source-Systeme wie ThingsBoard und Pentaho, die Ihre Daten an einem zentralen Platz übersichtlich auswerten und darstellen.

In unserem Artikel beschreiben wir Ihnen die genaue Vorgehensweise bei einem Smart City Ansatz und wie Sie diesen Ansatz auch auf andere Smart-Projekte leicht übertragen können.

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Die Ansprüche von Kunden und Bürgern in unserer digitalen Welt steigen stetig. Läuft Ihr Unternehmen oder Ihre Behörde der digitalen Revolution hinterher oder droht die digitale Dampfwalze Sie zu überrollen?

Der massive Anstieg des Datenvolumens von IoT-Geräten und -sensoren kann mit starren Technologien aus der digitalen Steinzeit unmöglich bewältigt werden. Bringen Sie daher mit Data in Motion Bewegung in Ihre Daten und verarbeiten Sie diese problemlos in Echtzeit. Streaming-Plattformen wie Confluent nutzen ihre Power, um die Echtzeit-Datenflut gekonnt zu verarbeiten.

Mit Confluent gelingen Ihnen innovative Smart-City-Projekte, Mobilitäts-Services, digitales Bürgerengagement und viele weitere Data In Motion Vorhaben.

In unserem Artikel erklären wir Ihnen, wie Ihnen Streaming-Plattformen wie Confluent den Weg ins moderne Big-Data-Zeitalter erleichtern.

Success Story

Einer der größten Finanzdienstleister, Jedox, benötigt für hochkomplexe Buchungen, Reports, Analysen und Daten-Aggregation eine leistungsstarke Software. SAP BO konnte der hohen Anforderungen von Netfonds nicht mehr gerecht werden. In unserer Kundenstory erfahren Sie, wie Netfonds mit Jedox eine Lösung gefunden hat, mit der umfangreiche Unternehmenszahlen – bis hin zur untersten Buchungszeile – keine Hürde mehr darstellen.
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