Big Data

In vielen Unternehmen sind KI-Projekte nicht zentral gesteuert, sondern gleichzeitig in unterschiedlichen Fachbereichen entstanden. Agil wird nach Use-Cases gesucht, das nötige Datenmaterial aus diversen Quellen gesammelt und das Ergebnis verprobt. Das klassische Data Warehouse (DWH) spielt oft nur eine untergeordnete Rolle in diesen schnelllebigen Experimenten, da Data Scientists lieber auf Rohda..

BI-SPEKTRUM sprach mit Eva Murray und Mathias Golombek von Exasol über den Sinn und Zweck analytischer Datenbanken, den Markt und die Konkurrenz sowie über die Weiterentwicklung im BI-Sektor. Exasol ist vor 20 Jahren als Spinn-off eines Universitätsforschungsprojekts gestartet, das sich mit der Nutzung von Parallelrechnern befasste. Das Unternehmen ist seit 2008 mit der Exasol-Datenbank am Markt a..

Schon seit einigen Jahren wird KI, Künstliche Intelligenz, als Antwort auf viele Fragen in einem Unternehmen gehandelt. Der Hype um vermeintliche Wunderthemen und Technologien wiederholt sich regelmäßig und ist mittlerweile auch in gemeinhin als konservativ eingestuften Branchen wie dem Versicherungssektor angekommen. War gestern noch Big Data in aller Munde, ist es heute KI. Allerdings können nur..

Consumer-Driven Contracts (CDC) sind ein Weg, um die Kompatibilität der Servicekommunikation sicherzustellen. Dieses Vorgehen gibt den Kommunizierenden ein Mittel an die Hand, welches ihre Interaktion mittels automatisierter Contract-Tests validiert. Aus welcher Motivation heraus ist dieses Konzept entstanden, wie funktioniert es grundlegend und was für Vor- und Nachteile ergeben sich aus dem Eins..

In den letzten 20 Jahren hat die Anzahl verschiedener Datenbanken (DB) explosionsartig zugenommen. Auch für Anwendungen im DWH, Big-Data- und Data-Science-Umfeld stehen eine Vielzahl von Datenbanken zur Verfügung. Ressourcen-intensive Verarbeitungen, Ad-hoc-Abfragen oder Versionierung sind Anforderungen solcher Anwendungen. In diesem Artikel werden zunächst die Merkmale analytischer Datenbanken wi..