Data warehouses

Datenbanken

Data warehouses

Business intelligence

Data Science

 

 

 

 

Bei der Erstellung eines neuen Datawarehouse ist es entscheidend, die aktuellen Bedürfnisse zu erfassen, so dass die Lösung die tatsächlichen und anstehenden Geschäftsanforderungen erfüllen kann - oder zumindest die Mehrheit von ihnen.
Von den Quellsystemen müssen korrekte Daten optimal mit Filtern von duplizierten und falschen Daten extrahiert werden.
Allerdings passt sich oft zu den konreten Aufgabe eine in-Memory-Lösung besser als ein Data Cube-Setup mit komplettem Datawarehouse-Prozess.

 

Design, Umfrage

Design Datawarehouse, Benutzer-Umfrage

ETL

Daten extrahieren, transformieren und laden, historische Daten verarbeiten

Datacube, OLAP  

Neue Cubes entwickeln oder bestehende erweitern

Big data

HDFS, Hive, HBase...

 

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