Dieser Bericht hebt vier Schlüsseltechnologien hervor, die es zu verstehen gilt, um Ihr Big Data Programm zu starten und aufzubauen. Er veranschaulicht einige der wichtigsten Eigenschaften von Big Data Lösungen, die wichtig sind um einen Reifegrad zu erlangen. Laden Sie sich hier das Whitepaper dazu herunter:
Neueste Reglements und Anforderungen beim Datenaustausch auf interner und externer Ebene ziehen einen erhöhten Bedarf an Datenintegrität mit sich. Dieses Technical Note zeigt ein Szenario auf, wie Daten verlässlich und sicher innerhalb des gesamten Unternehmens zur Verfügung gestellt werden können. Laden Sie es sich hier das Merkblatt dazu herunter:
Dieses E-Book steckt voller guter Ratschläge von führenden großen Unternehmen. Sie erfahren, wo die Unterschiede in der Daten-Governance bei Big Data und bei konventionellen Data Warehouses liegen, was Sie berücksichtigen sollten, wenn Sie unsere Lösung zum Thema Big Data einsetzen und wie man mit Big Data Management schnell zum Erfolg kommt. Laden Sie sich hier
Die Spielregeln für Integration befinden sich im Wandel und die Erwartungen an Integrations-Tools und -Technologien sind größer. Unternehmen benötigen effiziente Möglichkeiten, um Systeme zu integrieren, Integrationslösungen sollten einfacher in der Entwicklung und kostengünstiger in der Wartung sein. In diesem Whitepaper beschreibt Analyst Rick van der Lans fünf Integrationsregeln, die notwendig sind um den heutigen Integrationsherausforderungen
Mit der richtigen Stammdatenmanagement-Lösung (MDM) können Unternehmen Ihre wertvollsten Informationsbestände verwalten und verwerten. Infolge der strategischen Bedeutung von MDM können sich Organisationen keine Fehlgriffe bei der Wahl ihrer MDM Lösung leisten. Dieses Whitepaper erläutert, worauf Sie bei einer MDM Lösung achten müssen und warum die richtige Wahl dazu beiträgt, strategische Business-Initiativen voranzutreiben, von Cloud Computing
Bisher waren ESB-Systeme hauptsächlich für große Unternehmen interessant. Gartner schätzt, dass mehr als 50% der großen Unternehmen grundlegende ESB-Funktionalitäten implementiert haben. Dieses Verhältnis ändert sich allerdings momentan und der Markt für mittelständische Unternehmen wächst mittlerweile in Sachen Anwendungsintegration schneller, als es bei großen Unternehmen der Fall ist. Open-Source-Software ermöglicht Unternehmen mithilfe einer offeneren und erschwinglicheren
Wäre es nicht ein großer Gewinn einen einheitlichen Ansatz für die Integration aller unternehmensweiten Daten und Applikationen zu haben? Die Zusammenarbeit aller IT Systeme sollte die Grundlage für eine effiziente Geschäftssteuerung sein. Es gibt viele kritische Bereiche die nicht beeinträchtigt werden können, einschließlich Kunden-Support, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, das Hinzufügen neuer Anwendungen und die Bereitstellung von
Gekonnte Datenintegration ermöglicht es einem Unternehmen, die Business Performance zu maximieren, dennoch variieren Produktivität und Betriebskosten je nachdem, welche Unternehmens-Werkzeug Sie wählen. Dieses Whitepaper von William McKnight beleuchtet gegenwärtige Datenintegrationsherausforderungen, die Auswahlmöglichkeiten eines Tools, eine Produktauswahl-Checkliste und Gründe, warum Talend Enterprise Data Integration für Ihr nächstes Datenintegrationsprojekt in Betracht gezogen werden sollte. Laden Sie sich
Big Data wird oft dargestellt als eine IT-Bestrebung, die nur innerhalb der Reichweite der größten Unternehmen ist. Diese Darstellung ist sowohl veraltet als auch unvollständig. Es gibt nicht nur Tools auf dem Markt, die Kosten wesentlich reduzieren können, sondern Organisationen haben auch erkannt, dass Big Data Kostenvorteile verschaffen kann, wie beispielsweise reduzierte Data Warehouse Kosten,
Wenn Data Warehouse-Datenbanken maßgeblich wachsen, können Performance-Probleme auftreten, Speicher- und Verarbeitungs-Kosten können inakzeptabel steigen und die Stabilität sinken. Laden Sie dieses Whitepaper herunter und erfahren Sie, wie Sie Ihre Data Warehouse-Umgebung optimieren können durch die Verwendung von: • Hadoop zur Speicherung selten benutzter Daten- • Hadoop als Staging Area • Hadoop als zusätzliche Data Warehouse-Datenbank-