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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.
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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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