Iqbal Ahmed

Die Datenbereinigung ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenintegrations- und -verwaltungsprozesse, ohne die Daten im Wesentlichen keinen Nutzen haben. Wussten Sie, dass Unternehmen aufgrund schlechter Daten jährlich 3 Billionen US-Dollar verlieren? Es macht Sinn, da schlechte Daten…

Data Warehouses sind gut vernetzte Informationskraftwerke, die Terabytes speichern

Was ist erforderlich, um die Qualität und Robustheit Ihrer Data Warehouse-Implementierung sicherzustellen? Ein tiefgreifendes Datenmodell-Verifizierungssystem, mit dem Sie Ihre Quell- und Zielmodelle gründlich überprüfen und bei der Behebung helfen können, bevor sie überhaupt bereitgestellt werden. Denn wenn Ihr Data Warehouse-Schema korrekt ist, werden die nachfolgenden Datenlade- und Berichtsprozesse automatisch optimiert und fehlerfrei.

Der Aufbau eines Data Warehouse von Grund auf oder die Modernisierung einer alten Architektur erfordert eine beträchtliche Investition, sowohl in Bezug auf Geld als auch auf Ressourcen.

Legacy-Systeme sind oft tief in den Abläufen eines Unternehmens verwurzelt, insbesondere wenn es schon seit vielen Jahren besteht. Organisationen verlassen sich häufig weiterhin auf diese Systeme, wie z. B. Data Warehouses, da jede Änderung der IT-Infrastruktur potenzielle Risiken mit sich bringt.

Data Warehouses sind zentralisierte Datenspeicher, die dazu dienen, aussagekräftige Erkenntnisse für Berichte und Analysen abzuleiten.

Angenommen, Ihr Unternehmen ist an einem Punkt angelangt, an dem der beste Ansatz zur Analyse Ihrer Daten und zum Treffen fundierter Entscheidungen ein Data Warehouse ist. Viele Unternehmen entwerfen und bauen ein Data Warehouse für Business Intelligence und Datenmanagement, um…

Metadatengetriebener Ansatz und DWA sind wie Erdnussbutter und Gelee für die agile Data-Warehouse-Entwicklung.