Big Data

Die Welt wird immer vernetzter, die Systeme zunehmend komplexer. Im Bereich der Datenanalytik rücken daher verstärkt Technologien in den Vordergrund, die auf die Analyse und Modellierung von Datenbeziehungen und Netzwerken spezialisiert sind. Graph Data Science (GDS) und Graph Analytics haben sich hier in den letzten Jahren als neue Kategorie etabliert – vor allem im Zusammenhang mit Machine Learn..

Große KI-Modelle revolutionieren aktuell den Markt für Künstliche Intelligenz. Dabei sind amerikanische Unternehmen und chinesische Staatsorganisationen Vorreiter. Europäische Bemühungen sind bislang noch nicht konkurrenzfähig. KI-Experten erwarten daher in den nächsten Jahren eine Abhängigkeit von nichteuropäischen KI-Lösungen. Das hätte negative Folgen für den Datenschutz, die digitale Souveräni..

Data Warehouse, Data Lake, Date Lakehouse, Data Mesh … in der Szene kursieren derzeit viele neue Namen für analytische Datenarchitekturen. Doch sind die diversen Ansätze wirklich so unterschiedlich? Dieser Beitrag versucht einen strukturierten Vergleich der verschiedenen Architekturparadigmen, methodisch basierend auf DAMA-DMBOK und ArchiMate. Es werden Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Abhängigke..

Wer hätte gedacht, dass das Thema Datenmodellierung für Informationssysteme noch mal so spannend werden könnte? Jahrelang waren mit der 3NF bzw. Entity-Relationship und der dimensionalen Modellierung die Optionen erschöpft. Abhängig vom Architekturansatz (Kimball vs. Inmon) wurden die Modellierungsparadigmen auf die unterschiedlichen Schichten im Data Warehouse angewandt und gut.

BI-Spektrum sprach mit Ramesh Shurma, Gründer und CIO von Orion Governance, über die Funktion von Knowledge-Graphen und über ihre Einsatzgebiete.