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VERANSTALTUNGEN

visiondays 2019
20.02.19 - 21.02.19
In München

SAMS 2019
25.02.19 - 26.02.19
In Berlin

Plutex Business-Frühstück
08.03.19 - 08.03.19
In Hermann-Ritter-Str. 108, 28197 Bremen

INTERNET WORLD EXPO
12.03.19 - 13.03.19
In Messe München

secIT 2019 by Heise
13.03.19 - 14.03.19
In Hannover

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  • Die Migration des Data Warehouse in die Cloud ist für Unternehmen, die Teile ihrer Infrastruktur in die Cloud verlegen, ein wichtiger und über kurz oder lang auch notwendiger Schritt. Als eines der wichtigsten Puzzleteile der Infrastruktur, ist er leider auch meist sehr komplex und mit hohen Kosten verbunden.

  • In vielen Unternehmen ist das Data Warehouse in die Jahre gekommen. Gleichzeitig wachsen die Anforderungen der Fachabteilungen. Mit IoT und der Digitalisierung kommen zudem neue Herausforderungen hinzu. Ist Ihr Data Warehouse all dem noch gewachsen? Machen Sie den Health-Check!

  • Vor dem Umzug in die Cloud müssen Unternehmen ihre Hausaufgaben erledigen - und ihr Data Warehouse fit für die neue Umgebung machen.Geblendet von den zahlreichen Vorteilen, wollen viele Unternehmen zumindest Teile ihrer IT in die Cloud migrieren. Der Wunsch dies so schnell wie möglich zu tun ist verständlich, aber in den meisten Fällen völlig unrealistisch. 

  • Data Warehouse Automation ist heute weniger ein Thema der Werkzeuge, sondern vielmehr werden neue Methoden im Bereich der Business Intelligence, kurz BI, benötigt. Geschwindigkeit und Skalierbarkeit sind dabei treibende Faktoren für die Transformation kompletter Data Warehouses. Experten erwarten ein Jahr mit großen Veränderungen.

  • WeltkugelZwei Jahre sind nunmehr seit dem Artikel „Der Schatz im Datensee“ vergangen. Insofern erscheint es an der Zeit, die damals beschriebenen Konzepte und Aussagen im aktuellen Kontext noch einmal zu betrachten und einen Blick auf Trends und neue Entwicklungen zu werfen.

  • Big Data TrichterMigrationsprojekte von relationalen Datenbanken zu BigData-Lösungen sind vielschichtig und oftmals durch die komplexe heterogene Systemlandschaft gekennzeichnet. 

  • Data WarehouseEin ideales Data Warehouse integriert schnell und korrekt neue Daten, reagiert flexibel auch auf große inhaltliche Änderungen, ist auditfähig und kann schnell von monatlicher Beladung auf mehrfach tägliches Laden umsteigen.

  • Data WarehouseBig Data, Small Data, Sensor- oder Log-Daten, strukturiert oder unstrukturiert – deutsche Unternehmen nutzen endlich ihre Informationen: Bei vier Fünfteln basieren Unternehmensentscheidungen auf Datenanalysen, so eine Studie.

  • DatentrichterUnvollständig integrierte und analysierte Daten sind verschenktes Potential. Agile und datengetriebene Unternehmen können schneller die Bedürfnisse ihrer Kunden verstehen und entsprechend erfolgsführend darauf reagieren. Speziell für Unternehmen, die erstmalig ihre Daten analysieren möchten, gibt es nun eine schnelle und skalierbare Lösung zur Datenintegration.

  • LKW Lagerlogistik mit BeaconsViele Unternehmen fertigen „just-in-time“ und besitzen eng getaktete Produktionsabläufe. Eine Grundvoraussetzung dieser Agilität ist die umfassende Transparenz der Lagerlogistik. 

  • Der Musikstreaming-Anbieter Napster baut sein analytisches Ökosystem aus und implementiert dazu eine Unified Data Architecture (UDA) von Teradata (NYSE: TDC). Die Lösung umfasst eine Data Warehouse Appliance mit mehreren Knoten und Teradata QueryGrid für nahtlose Daten- und Systemintegration sowie eine Teradata Appliance for Hadoop mit Cloudera.

  • SAPMit dem neuen SAP Extractor von Fritz & Macziol können Daten erstmals einfach, schnell und toolbasiert aus SAP-Systemen extrahiert und für Big-Data-Analysen nutzbar gemacht werden - ganz ohne manuelle Bearbeitung. Was in der Vergangenheit mühsam und fehleranfällig war, erledigt der Extractor mit zertifizierter SAP-Schnittstelle des Technologiepartners Theobald zuverlässig und per Knopfdruck.

  • Cloud StorageDie Themen Big Data und Cloud beschäftigen die Unternehmen in allen Branchen. Digitalisierung, Internet of Things, Social Media und cloudbasierte Geschäftsmodelle produzieren massenhaft Daten, die verwertbar und überall zugänglich sein sollen. Doch wohin damit?

  • Data WarehouseRelevante Daten in Echtzeit, kosteneffizient sowie flexibel über die Cloud erreichbar und dort jahrelang verfügbar - gibt es diese „eine Lösung“ überhaupt? Und wird dadurch das Data Warehouse, das sich auf historische Daten spezialisiert hat, abgelöst?

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