Aktualisiert: 2023-06-11
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Architekturen für BI & Analytics
Schlüsselwort: Data Lake
Data Mesh
Data Mesh = verteilte Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aktualisiert: 2023-06-11
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SAP HANA – Datenmodellierung
So meistern Sie die Datenmodellierung für SAP HANA! Erfahren Sie, welche Modellierungsfunktionen, -objekte und Werkzeuge es gibt und wie Sie diese einsetzen, um für Ihr Unternehmen passende Datenmodelle zu erstellen. Die Autoren zeigen Ihnen an praxisrelevanten Beispielen die Modellierung der Daten für alle SAP-Komponenten: SAP HANA (nativ), SAP BW auf SAP HANA, SAP BW/4HANA, SAP S/4HANA Embedded Analytics oder SAP Vora.
Aus dem Inhalt:
Calculation Views
Big Data und SAP Vora
Modellierungsobjekte für SAP BW auf HANA und SAP BW/4HANA
LSA++
Planungsanwendungen modellieren
Datenhaltung optimieren
Modellierung für SAP S/4HANA Embedded Analytics
Business Content
Aktualisiert: 2023-05-16
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Architekturen für BI & Analytics
Smarte Services mit künstlicher Intelligenz
Smarte Services mit künstlicher Intelligenz
Data Mesh
Data Mesh = verteilte Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aktualisiert: 2023-05-11
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Data Mesh
Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Mesh
Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Architekturen für BI & Analytics
Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen
Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.Dieses Buch setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Architekturen für BI & Analytics
Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen
Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.Dieses Buch setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Architekturen für BI & Analytics
Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen
Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.Dieses Buch setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Mesh
Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Mesh
Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Architekturen für BI & Analytics
Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen
Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.Dieses Buch setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Data Mesh
Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Architekturen für BI & Analytics
Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen
Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.Dieses Buch setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-05
> findR *
Architekturen für BI & Analytics
Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen
Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.Dieses Buch setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Data Mesh
Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Data Mesh
Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Bücher zum Thema Data Lake
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