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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.

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.

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.

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.

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.

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.

Die Ära der Digitalisierung bringt mit sich, dass sich die vorhandene Datenmenge rasant steigert. Daher ist eine gute Kommunikation zwischen den Instanzen der Schlüssel für die Verwaltung von Daten. Hier spielen Datenstandards eine Hauptrolle. Dieser Blog-Beitrag erklärt, welche Herausforderungen mit Datenstandards gelöst werden können.

Während im ersten Teil meiner Blog-Serie die Technologie des NB-IoT im Vordergrund stand, geht es im zweiten Teil um die technischen Aspekte der Nutzung. Denn die Vorteile der Datenübertragung via Narrowband-IoT sind bei falscher Anwendung schnell verspielt.

Der Umzug von Dokumenten aus einem Laufwerk nach SharePoint scheint simpel: Per Copy-and-paste sind nach kurzer Wartezeit alle Dokumente und Ordner vorhanden. Also könnten die User doch wie gewohnt weiterarbeiten, oder? Nicht so ganz, denn Metadaten sind die bessere Alternative. Wieso das so ist, erkläre ich in meinem Blog-Beitrag.