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  • Datenmanagement

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KI

Workflow-Orchestrierung und Workflow-Engines sind entscheidende Komponenten in der modernen Datenverarbeitung und Softwareentwicklung, insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Diese Technologien ermöglichen es, verschiedene Aufgaben und Prozesse innerhalb komplexer Datenpipelines effizient zu verwalten und zu koordinieren. In diesem Blog-Beitrag stellen wir Prefect vor, ein intuitives Tool zur Orchestrierung von Workflows in der KI-Entwicklung.

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Methodik

In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Datenanalyse und des Datenmanagements spielt Snowflake eine herausragende Rolle, die das Gesicht der Branche nachhaltig beeinflusst. Dieser Blog-Beitrag befasst sich mit der Entwicklung von Snowflake und warum es als bahnbrechende Lösung für Unternehmen gilt.

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Architektur

Vor der Einführung von Computern verwendeten Unternehmen Geschäftsbücher, Inventarlisten und Intuition, um Kennzahlen zu erfassen. Ende der 1980er Jahre entstand das Data Warehouse für statische Berichte. Die Digitalisierung brachte neue Herausforderungen mit sich. Big Data überforderte traditionelle Data Warehouses, weshalb Unternehmen Data Lakes einführten, die sich aber auch auf die Architektur und die Konzepte von Analysesystemen auswirkten. Im ersten Teil dieses Blog-Beitrags geht es um deren Entwicklung, die Gründe für ihre Entstehung und die gelösten Probleme.

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Architektur

Im ersten Teil dieses Blog-Beitrags haben wir uns mit den Grundlagen von Data Warehouses und Data Lakes beschäftigt, um ihre Vorteile und Grenzen zu verstehen. In diesem Teil geht es um die Entwicklung hin zu einer hybriden Lösung - dem Data Lakehouse. Wir betrachten die Entwicklung der Datenstrukturen von der zweischichtigen Architektur bis zur Entwicklung des Lakehouse-Konzepts. Ihr erfahrt, wie das Lakehouse die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert, um die datengetriebenen Herausforderungen von heute zu bewältigen.

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Methodik

In einer zunehmend digitalisierten Welt wird das zielgerichtete Sammeln, Verstehen und Nutzen von Daten zum Erfolgsfaktor. Wer das weiterhin ignoriert, verliert im Zeitalter der Digitalisierung wichtiges Kapital für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft. In meinem Blog-Beitrag erkläre ich, wieso eine Data Governance für Unternehmen wichtig ist und wie adesso in diesem Bereich unterstützen kann.

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Inside adesso

Die enorme Menge an täglich erzeugten Daten erfordert durchdachte Lösungen für Speicherung, Verarbeitung und Analyse. Microsoft Azure bietet eine vielfältige Auswahl an Datendiensten, um diese Anforderungen zu erfüllen. Dazu gehören Azure Databricks, Azure Synapse Analytics und Azure Fabric. Jeder Dienst hat seine eigenen Stärken und Vorteile. In meinem Blog-Beitrag werde ich diese drei Azure-Datendienste miteinander vergleichen.

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Methodik

04.09.2023 von Mike Deecke

Der geniale Data Lake

Bild Mike Deecke

Ein Data Lake, auch als Datenplattform bezeichnet, ist eine geniale und äußerst effektive Lösung zur Bewältigung der komplexen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. Er stellt eine fortschrittliche Infrastruktur dar, die es Organisationen ermöglicht, Daten in ihrer nativen Form zu speichern und später flexibel zu verarbeiten. In meinem Blog-Beitrag stelle ich euch die Vorteile vor.

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Methodik

Apache Hudi, Iceberg und Delta Lake haben sich als leistungsstarke Werkzeuge erwiesen, die die Art und Weise, wie moderne Datenplattformen mit Datenmanagement und -analyse umgehen, revolutionieren. In meinem Blog-Beitrag werde ich auf die Kernfunktionen dieser Datentypen eingehen und ihre jeweiligen Stärken und Anwendungsmöglichkeiten hervorheben.

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Branchen

Viele Versicherungen befinden sich derzeit in einem Prozess der Überarbeitung und Modernisierung ihrer veralteten Datenarchitekturen. Dies beinhaltet oft die Migration der Datenhaltung in die Cloud sowie die Evaluierung neuer Lösungen. In diesem Zusammenhang werden cloud-basierte Datenplattformen, Lakehouse-Architekturkonzepte und auch neuere Governance-Ansätze wie das sogenannte „Data Mesh" diskutiert. Dieser Blog-Beitrag erklärt, welche Bedeutung dieser Data-Governance-Ansatz hat und wie die Daten analysiert werden können.

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