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Was ist Data Warehouse Models?

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.

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Produktbeschreibung

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.


Verkäuferdetails

Lara S.
LS
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1
Google Cloud BigQuery Logo
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,093)
Analysieren Sie Big Data in der Cloud mit BigQuery. Führen Sie schnelle, SQL-ähnliche Abfragen gegen Multi-Terabyte-Datensätze in Sekunden aus. Skalierbar und einfach zu bedienen, bietet BigQuery Echtzeiteinblicke in Ihre Daten.
2
IBM Db2 Logo
IBM Db2
4.1
(668)
IBM® Db2® ist die Datenbank, die unternehmensweite Lösungen für die Bewältigung von hochvolumigen Arbeitslasten bietet. Sie ist optimiert, um branchenführende Leistung zu liefern und gleichzeitig die Kosten zu senken.
3
Snowflake Logo
Snowflake
4.5
(584)
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
4
Databricks Data Intelligence Platform Logo
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(404)
Große Daten einfach
5
Amazon Redshift Logo
Amazon Redshift
4.3
(399)
Amazon Redshift ist ein schnelles, vollständig verwaltetes Data Warehouse, das es einfach und kostengünstig macht, alle Ihre Daten mit standardmäßigem SQL und Ihren vorhandenen Business-Intelligence-Tools (BI) zu analysieren.
6
Teradata Vantage Logo
Teradata Vantage
4.3
(324)
Die Teradata-Datenbank bewältigt komplexe Datenanforderungen mühelos und effizient und vereinfacht die Verwaltung der Data-Warehouse-Umgebung.
7
OpenText Vertica Logo
OpenText Vertica
4.3
(216)
Vertica bietet eine softwarebasierte Analyseplattform, die Organisationen jeder Größe dabei unterstützt, Daten in Echtzeit und in großem Maßstab zu monetarisieren.
8
lyftrondata Logo
lyftrondata
4.9
(135)
Lyftrondata moderner Daten-Hub kombiniert einen mühelosen Daten-Hub mit agilem Zugriff auf Datenquellen. Lyftron beseitigt traditionelle ETL/ELT-Engpässe mit automatischen Datenpipelines und macht Daten sofort für BI-Nutzer zugänglich mit der modernen Cloud-Computing von Spark & Snowflake. Lyftron-Connectoren konvertieren automatisch jede Quelle in ein normalisiertes, abfragebereites relationales Format und bieten Suchfunktionen in Ihrem Unternehmensdatenkatalog.
9
Rubrik Logo
Rubrik
4.6
(95)
Rubrik bietet Live-Datenzugriff für Wiederherstellung und Anwendungsentwicklung, indem es Unternehmensdatenmanagement mit Web-Scale-IT verbindet.
10
IBM Netezza Performance Server Logo
IBM Netezza Performance Server
4.1
(84)
IBM Netezza Performance Server ist ein speziell entwickeltes, standardbasiertes Data-Warehouse- und Analysegerät, das Datenbank, Server, Speicher und Analysen in ein einfach zu verwaltendes System integriert. Es ist für die Hochgeschwindigkeitsanalyse großer Datenmengen ausgelegt und skaliert in den Petabyte-Bereich.
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