Data Warehouse Models Diskussionen

Ein DWH-Modell ist ein Beschleuniger, der Unternehmen bei der Einrichtung von DWH-Lösungen unterstützt und Erkenntnisse extrahiert, die einen datengetriebenen Management-Entscheidungsprozess unterstützen. Es ist ein logisches Modell, das Datenobjekte so organisiert, dass eine schnelle und zuverlässige Extraktion von Daten für verschiedene analytische Zwecke, maschinelles Lernen und Berichterstattung ermöglicht wird. Die PI DWH-Modelle sind die weltweit führenden, branchenüblichen Data-Warehouse-Lösungen für die Telekommunikations-, Banken-, Versicherungs- und Einzelhandelsbranche. Die Hauptvorteile unserer klaren und präzisen DWH-Modelle (die den Branchenanforderungen entsprechen) bestehen darin, die Arbeit eines Datenanalysten vom Datenvorbereitungsprozess auf die Datennutzung und Datenmonetarisierung zu fokussieren. Sie basieren auf Best Practices, die während der DWH-Implementierungen in großen Organisationen entwickelt und angewendet wurden. Bis heute sind Daten nicht dasselbe wie Informationen, der Bedarf, den Prozess von Daten zu Erkenntnissen (Informationen) zu beschleunigen, wächst unaufhörlich, ebenso wie die Anzahl der verschiedenen Datenobjekte in Ihrer Datenlandschaft. Daher ist die gute Organisation von Datenartefakten entscheidend für schnelle Reaktionen auf Marktveränderungen und/oder regulatorische Anforderungen. Wenn Benutzer Data Warehouse Models Bewertungen hinterlassen, sammelt G2 auch häufig gestellte Fragen zur täglichen Nutzung von Data Warehouse Models. Diese Fragen werden dann von unserer Community von 850.000 Fachleuten beantwortet. Stellen Sie unten Ihre Frage und beteiligen Sie sich an der G2-Diskussion.