Wandel von Data Warehouse Architekturen im Zeitalter von Big Data
Verschiedene Ansätze im Überblick
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Data Warehouse Systeme sind für Unternehmen heutzutage ein gern genutztes Mittel um Daten zu analysieren, auszuwerten und bereitzustellen. Doch bevor ein Data Warehouse umgesetzt und verwendet werden kann, gilt es die verschiedenen Ansätze zu verstehen und den Nutzen für die individuelle Situation zu erkennen. Neue Möglichkeiten in der IT können traditionelle Architekturen beeinflussen und erfordern eine Weiterentwicklung der bestehenden Architekturen. Vor allem Big Data birgt neue Probleme, aber bietet auch neue Chancen um noch mehr Informationen aus den immer weiter wachsenden Datenberg...
Data Warehouse Systeme sind für Unternehmen heutzutage ein gern genutztes Mittel um Daten zu analysieren, auszuwerten und bereitzustellen. Doch bevor ein Data Warehouse umgesetzt und verwendet werden kann, gilt es die verschiedenen Ansätze zu verstehen und den Nutzen für die individuelle Situation zu erkennen. Neue Möglichkeiten in der IT können traditionelle Architekturen beeinflussen und erfordern eine Weiterentwicklung der bestehenden Architekturen. Vor allem Big Data birgt neue Probleme, aber bietet auch neue Chancen um noch mehr Informationen aus den immer weiter wachsenden Datenbergen zu gewinnen. Technologien wie Hadoop und Cloud Computing könnten hier die Lösung sein.
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