Big Data

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..

Unternehmen sind heute mehr denn je gefordert, ihre Produkte und Dienstleistungen unter hohem Zeitdruck, bei bester Qualität und vor allem auf die Kundenbedürfnisse ausgerichtet zu entwickeln und zu liefern. Jeder Schritt der Wertschöpfungskette, aber auch Marketing-, Verkaufs- und Preisstrategien basieren zunehmend auf einer vollständig strukturierten und erfassten Datenbasis. Alle relevanten Inf..

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..

Business Intelligence ist nicht tot, befindet sich aber im Wandel. Wesentlichen Anteil daran hat die verstärkte Nutzung sogenannter Data Lakes. Sie spielen in aktuellen Informationsarchitekturen eine immer größere Rolle und werden häufig im Umfeld von Big-Data-Initiativen genutzt. Allerdings herrscht immer noch Unsicherheit, ob Data Lakes in Konkurrenz zu BI-Systemen stehen oder diese ergänzen. Di..

Oft rufen Unternehmer und CEOs: „Wir müssen unser Unternehmen zur Data Driven Company transformieren!“ Aber als Berater mit viel Erfahrung in der praktischen Umsetzung dieses Wunsches fragen wir immer: „Verstanden. Aber wollen Sie das wirklich? Wir haben da Zweifel!“ Eine Data Driven Company ersetzt nämlich nicht eine fehlende Führungs- und Fehlerkultur. Genau genommen benötigt sie sogar eine funk..