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Swissport: weltweite Verrechnung mit SAP auf Pentaho-Basis
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Spaltenorientierte Datenhaltung im Data Warehouse (OSS)
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Infobright ist eine analytische Datenbank, welche spaltenorientiert arbeitet. Dies bietet Ihnen hohe Performance-Vorteile beim Verarbeiten (riesiger) Datenmengen. Gleichzeitig ist Infobright zu vielen auf MySQL basierenden Datenbanken kompatibel.
Unser Beitrag verrät Ihnen die Arbeitsweise von Infobright, welche Vorteile die Datenbank für Sie und Ihr Unternehmen hat und warum Sie Infobright für große Datenmengen verwenden sollten.
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Pentaho in der Lebensmittelindustrie – Interview mit Deutsche See
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Infobright – MySQL-Engine mit effektiver Datenkompression
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Mit der modernen Data Warehouse-Architektur Infobright analysieren Sie Ihre Daten äußerst flexibel in Turbogeschwindigkeit. Sparen Sie deutlich an Kosten, denn dank hochmoderner Datenkompression verbrauchen Ihre riesigen Datenmengen deutlich weniger Speicherplatz. In unserem Artikel stellen wir Ihnen die Vorteile von Infobright vor und wie Sie damit Ihre Daten spürbar flexibler – auch bei nur begrenzten IT-Ressourcen – verarbeiten und auswerten.
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Open Source Data Warehouse – Diese Daten gehören ins Lager
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Daten werden mit dem ETL-Prozess erfasst, in das Data Warehouse extrahiert, transformiert und geladen. Dadurch wird gewährleistet, dass für Sie als Unternehmen eine qualitativ hochwertige Datenbasis für Ihr Data Warehouse bereitsteht.
Mit Pentaho Data Integration (PDI) steht Ihnen eine mächtige, aber gleichzeitig auch für Nicht-Programmierer einfach zu bedienende Open Source-Lösung zu Verfügung. So können Sie intuitiv mit der grafischen Oberfläche per Drag & Drop professionell Daten in Ihrem Data Warehouse extrahieren, transformieren und laden.
Erfahren Sie in unserem Artikel, wie der ETL-Prozess für Sie mit der Open Source Lösung Pentaho Data Integration gelingt.
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Big Data: Hive on Spark mit Jedox nutzen
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Apache Spark spielt seine Stärken besonders im Bereich Cluster Computing in Verbindung mit einer Vielzahl von Daten aus. In bestimmten Situationen ist Spark bis zu 100-mal schneller als MapReduce. Dank dieses enormen Geschwindigkeitsvorteils werten Sie Ihre Daten prompt aus.
In unserem Artikel haben wir für Sie die Kombo aus Jedox und Hive on Spark auf Herz und Nieren getestet. Erfahren Sie anhand unserer Messergebnisse, wie Sie Ihre Datenanalyse bedeutend beschleunigen können.
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Pentaho – Flexible Business Intelligence-Plattform
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Mit Pentaho, einem der Big Player in Sachen Open Source BI-Software, steht Ihnen ein komplettes BI-Framework zu Verfügung, dass Ihre ganzen bisherigen Einzellösungen ersetzt.
Dank der offenen Architektur mit der großen Anzahl an Schnittstellen binden Sie Pentaho mühelos in Ihre IT-Landschaft ein. Pentaho besteht aus verschiedenen Einzelmodulen, wie z.B. dem Pentaho Server mit seinem BI-Framework. Das Framework wiederum beinhaltet das ETL, Webdienste und viele weitere Module.
Pentaho ist Ihr wertvoller Helfer für alle Ihre wichtigen Big Data-Quellen und flexibel erweiterbar.
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MongoDB – Die Datenbank für alle Fälle
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Best Practice: Aufbau eines Data Warehouse System mit Open Source Software
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Ein Data Warehouse zu betreiben, ist mit hohen Wartungs- und Lizenzkosten verbunden. Die riesige Datenflut macht zudem den Aufbau einer Data Warehouse Lösung zu einer technisch anspruchsvollen Herausforderung.
In unserem Artikel erfahren Sie die besten Tipps, wie Sie mit Open Source Software ein leistungsfähiges und zugleich hoch-performantes Data Warehouse einrichten und betreiben.
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Cloudera Impala – die Lösung für Echtzeitabfragen
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Impala intergiert sich problemlos in Ihr Hadoop-System und dient als verteiltes Datenabfragetool. Mit Impala führen Sie Low Latency-Abfragen von Daten aus Ihrem Hadoop Distributed File System (HDFS) und HBase durch.
Da Impala für die Abfragen keine Daten bewegt und umwandelt, ist Impala schneller als Hive oder MapReduce.
Wenn Sie SQL beherrschen, sparen Sie Zeit, da Sie mit dem Entwicklungsmodell von Impala nicht jedes Mal ein neues Java-Programm schreiben müssen.