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Best Practice: Aufbau eines Data Warehouse System mit Open Source Software

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Mit diesen exklusiven Tipps bauen Sie ein Open Source Data Warehouse erfolgreich auf

Die Vielzahl an Daten, die im digitalen Zeitalter entstehen, bergen ein enormes, wirtschaftliches Potenzial für Ihr Unternehmen. Damit Sie aus Ihren Daten jedoch den maximalen, wirtschaftlichen Nutzen ziehen, benötigen Sie ein Data Warehouse, das Ihre Daten schnell verarbeitet und bereitstellt.

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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Cloudera Impala: Schnelle Datenabfrage für das Hadoop-System

Möchten Sie das Maximale beim Analysieren und Verarbeiten von Big Data aus Ihrem Hadoop-Ökosystem herausholen – ohne zusätzliche Kosten?
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.

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Connected Car: Big Data und das Auto

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Connected Car und Big Data: diese Potenziale und Gefahren birgt die neue Technik

Daten sind das neue Öl in der Automobilbranche. Die Digitalisierung hat dafür gesorgt, dass vernetzte Fahrzeuge die Mobilität und den Straßenverkehr nachhaltig verändert haben. Das „Connected Car“ ist bei der aktuellen Fahrzeuggeneration bereits Standard. Dank zahlreicher Komfortfunktionen wie das Umfahren von Staus, hochmoderne Entertainment-Systeme mit aktuellen Wetter- und Verkehrsmeldungen und Zugriff auf diverse Internet-Angebote machen das Auto zu einem fahrbaren Smart-Mobil mit modernster Technik. Doch die neue Smart-Mobilität birgt zahlreiche Risiken, die wir unter anderem in unserem Artikel beleuchten.

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Apache Hive – das Data Warehouse für Hadoop

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Apache Hive: leichtes Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datensätze

Dank des MapReduce-Algorithmus von Apache Hive sind Sie in der Lage, Ihre Daten aus relationalen Datenbanken in Hadoop zu migrieren.
Hive arbeitet mit dem Schema-on-Read-Ansatz (SoR). Ihre Daten werden unverändert im HDFS abgelegt und erst bei Anfragen mittels „ETL on the fly“ gegen das Schema geprüft. Dieser Ansatz lädt Ihre Daten wesentlich schneller und erspart das Parsen, Lesen und Konvertieren in das datenbankinterne Format.
Erfahren Sie in unserem Artikel mehr über die zahlreichen Vorteile von Hive und migrieren Sie Ihre Daten erfolgreich mit Apache Hive in Hadoop.

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Apache Hadoop – ein bewährtes Open Source-Framework

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Apache Hadoop: Speichern und analysieren Sie kostengünstig Ihre Daten

Apache Hadoop wurde ursprünglich für Internet-Größen wie Facebook, Google und Yahoo entwickelt. Daher kommt Hadoop bestens mit großen Datenmengen zurecht und bleibt dabei durch hochskalierbare Server-Cluster sehr schnell.
Analysieren Sie Ihre Daten flexibel, kostengünstig und hochperformant. Sie können mit Hadoop nicht nur riesige Datenmengen speichern, sondern auch Rohdaten, die Sie für spätere, wertvolle Analysen nutzen können.
Hadoop verarbeitet Ihre Daten über voneinander verteilte Systeme, die unabhängig voneinander ihre Aufgaben erfüllen, was zu einer schnellen Verarbeitungsgeschwindigkeit führt.
Erfahren Sie mehr über die Vorteile von Hadoop in unserem Artikel.

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10 Big Data-Technologien, die Sie kennen sollten

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Mit diesen 10 Big Data-Technologien holen Sie maximalen Nutzen aus Ihren Daten

Daten sind das Gold eines jeden Unternehmens. Richtig verarbeitet und ausgewertet, können Sie mithilfe Ihrer Daten Produkte individualisieren, Kundenbeziehungen verbessern, den Umsatz steigern und neue Innovationen entwickeln.
Mit der richtigen Big Data-Technologie gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten, die Ihr Unternehmen wertvoller machen und Ihnen einen klaren Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihrer Konkurrenz verschaffen.
Unser Artikel verrät Ihnen die 10 Big Data-Technologien, die Ihnen dabei helfen, aus Big Data den maximalen Nutzen für Ihr Unternehmen zu ziehen.

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So findest du die passenden IoT-Technologien für dein IoT-Projekt 

Mit OPC-UA, LoRa, MQTT, Lumada und Co. existieren im IoT-Umfeld eine Unmenge an Technologien und Protokollen. Doch welche Technologien in welcher Kombination eigenen sich am besten für dein neues IoT-Projekt und wann nutzt du die richtige? Ausführlich und verständlich erklärt dir Alexander Keidel im Video, wie du die passenden IoT-Technologien auswählst.

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Die zwei großen IoT-Plattformen im ultimativen Test

Wir haben für Sie mit ThingsBoard und Thinger zwei der größten IoT-Plattformen ausführlich unter die Lupe genommen. Zahlreiche Screenshots und eine ausführliche Tabelle mit einem Head-to-Head-Vergleich der jeweiligen Features erleichtern Ihnen die Entscheidung für die Wahl der richtigen IoT-Plattform.

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So optimiert die VNG mit Pentaho erfolgreich ihre Business-Prozesse

Pentaho kann nicht nur für Datenintegrations-Prozesse genutzt werden. Die VNG aus Leipzig nutzt Pentaho seit 2012. Anfangs für ETL-Prozesse gedacht, hat die VNG gemerkt, dass Pentaho auch dank zahlreicher weiterer Features für das Optimieren von Business-Prozessen hervorragend geeignet ist. Im Video erklären Nadine Wilsdorf und Jens Junker von der VNG, wie du Pentaho im täglichen Betrieb benutzt.

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Legen Sie direkt los: Starthilfe für Ihr ThingsBoard-Projekt

Lernen Sie, wie Sie ThingsBoard gleich von Beginn an richtig nutzen und Ihr IoT-Projekt zum vollen Erfolg wird. Unser Whitepaper gibt Ihnen ein Überblick über die ThingsBoard-Trainings, angefangen von den Grundlagen über Fortgeschrittenes bis hin zu Trendz Analytics.

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