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Use Cases für Data Warehousing und Analytics
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Apache Storm – Big Data-Analyse auf Echtzeitbasis
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Unser Artikel verrät Ihnen, wie Sie Apache Storm für Ihr Unternehmen ideal einsetzen und welche Vorteile das System für die Echtzeitverarbeitung Ihrer Daten hat.
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Turboschnelle Big Data-Auswertungen mit GPU Power
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Der clevere Cube-on-Demand-Ansatz ermöglicht es Ihnen, gewünschte Abfrageelemente mit einfachen Klicks zu einem neuen Analyse-Cube aufzubauen. Auf diesem können Sie turboschnelle Auswertungen durchführen.
Zudem können Sie dank des Cube-on-Demand-Ansatzes ohne große IT-Kenntnisse oder ein tieferes Verständnis von ETL-Prozessen aus einem Bericht heraus ETL-Jobs mühelos starten.
Lesen Sie in unserem Artikel, welche weiteren Vorteile Ihnen Jedox und Hadoop bringen und wie Sie Analysen und Berechnungen im Handumdrehen durchführen.
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Big Data Analytics Dashboard für eine übersichtliche Darstellung
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Die gesammelten Daten helfen Ihnen, wichtige und wegweisende Unternehmens-Entscheidungen zu treffen und Ihre Marketing- und Onlineaktivitäten besser zu planen.
Damit Sie Ihre Daten – gerade im Big Data-Bereich – jedoch korrekt interpretieren und die richtigen Schlüsse aus der Analyse ziehen, benötigen Sie das passende Analytics-Dashboard. Es gibt jedoch beim Erstellen des für Sie geeigneten Dashboards einige Punkte zu beachten.
In unserem Artikel erklären wir Ihnen, welche Fragen Sie sich stellen sollten, um den maximalen Nutzen aus Ihrer visuellen Analyse herauszuholen.
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Pentaho Analyzer – flexibles Analysetool für das Open Data Warehouse
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Daten aus dem Data Warehouse zu analysieren, gehört in der heutigen digitalen Zeit für Controlling, Produktion und Marketing zum Standard. Manager und Mitarbeiter Ihres Unternehmens benötigen einen einfachen, schnellen und leicht verständlichen Überblick über Zahlen, Daten und Fakten des Unternehmens und der Prozesse.
Als Datenintegrations- sowie Analyse-Tool bietet Ihnen Pentaho auf Open Source Basis einen kinderleichten, schnellen Einstieg sowie übersichtliche Dashboards. Auch ganz ohne Programmierkenntnisse sind Sie in der Lage, mit Pentaho die Daten Ihres Data Warehouse aufzubereiten, zu visualisieren und interaktiv miteinander zu teilen.
Erfahren Sie in unserem Artikel, wie Pentaho die Daten aus Ihrem Data Warehouse für Sie perfekt aufbereitet und visualisiert.
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Mondrian – quelloffener OLAP Server für relationale Datenbanksysteme
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Der Java-basierten OLAP-Server Mondrian ist in der Lage, Schnittpunkte verschiedener Dimensionen zu finden, zum Beispiel alle Fahrräder eines Typs, die in einer Region für einen bestimmten Preis in einem bestimmten Zeitraum verkauft wurden.
Erfahren Sie in unserem Artikel, welches Online Analytical Processing für Sie am besten geeignet ist.
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Hadoop Yarn – Big Data beschleunigen
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Die hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit von Yarn sorgt unter anderem dafür, dass Sie große Datenmengen effektiver verarbeiten und Ihr Hadoop-Cluster besser auslasten.
Erfahren Sie mehr zu den Vorteilen von Hadoop Yarn.
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Datenanalyse auf Knopfdruck: Big Data für Fachanwender
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Viele Unternehmen setzen nach wie vor für Ihre Auswertungen und Reporting auf Analysetools und -prozesse, die oft langwierig, komplex und fehleranfällig sind.
In unserem Artikel stellen wir Ihnen verschiedene Unternehmen vor, die Big Data Analysen auf Knopfdruck eingeführt haben und erfolgreich betreiben. So gelang Unternehmen im Börsenumfeld, im Hausverwaltungsbereich, im E-Commerce- und eGaming-Sektor mit Pentaho und Co. der Durchbruch in Sachen Big Data Analyse auf Knopfdruck.
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Splunk – Big Data vereinfachen
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Splunk ist zu den meisten Betriebssystemen kompatibel, erkennt automatisch Ereignismuster und kann bequem für Ihre Bedürfnisse individualisiert werden.
Erfahren Sie in unserem Artikel, welche weiteren Vorteile Ihnen Splunk für das Verarbeiten und Analysieren Ihrer Daten bringt.
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Apache Spark – Framework für Echtzeitanalysen
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Bei paralleler Datenverarbeitung verteilt Spark gekonnt die Jobs in den Arbeitsspeicher. Das hält Zugriffe auf das Hadoop Distributed File System (HDFS), HBase, Apache Hive oder Cassandra gering.
Als flexible Hochgeschwindigkeitslösung verarbeitet Spark sowohl Batch-orientierte als auch iterative oder Streaming-Analysen meisterhaft.
Lesen Sie mehr, wie Spark auch Ihre Datenmengen beschleunigt und welche Vorteile das System für Sie hat.
