Big Data

Analytical Databases sind der neue Hype im BIund Analytics-Bereich, denn sie sind schnell und beinhalten ungeahntes Potenzial für die moderne Datenanalyse. Zeit für einen Themenschwerpunkt!

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..

Neben den lange dominierenden relationalen Datenbanksystemen entstanden in den vergangenen Jahren eine Vielzahl von weiteren Arten an Data Stores, um spezielle Anforderungen optimiert abdecken zu können. Daraus resultierte für Anwendungen das Problem der polyglotten Persistenz. Dieses besagt, dass passend zur jeweiligen Aufgabe ein Store zu wählen sei, der am besten dazu passt, während man in der ..

BI-Systeme kränkeln oft an zu vielen Analyseoptionen und zu wenig Interpretation durch die Nutzer. Die Wirksamkeit von BI im Unternehmen bleibt damit gering. Natürlich-sprachliche Interpretationen können vielen Menschen die Ergebnisse von Analysen leichter vermitteln, als es rein quantitative Darstellungen vermögen. „Synthetic Reasoning“ als Ansatz, um automatisch Interpretationen zu generieren, l..

Klassische Ansätze in der Softwareentwicklung kommen an ihre Grenzen. Die Komplexität der Anforderungen ist nicht mehr effizient zu managen. Neue Methoden müssen etabliert und alte Denkmuster aufgebrochen werden. Viele Unternehmen begeben sich deshalb auf eine „Agile Journey“. Diese dauert lange, ist nicht ohne Sackgassen, und oft ist erst mal völlig unklar, von wo aus man startet und wo es überha..