Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 3)

2019-01-11T17:26:38+00:00

Eignen sich hybride DWH-Architekturen für Szenarien mit global verteilten Daten? Wie wird die Ausfallsicherheit in der Cloud sichergestellt und welche Herausforderungen und Risiken ergeben sich? Unser Fazit zu hybriden DWH-Architekturen.

Kürzlich wurde das Buch BI & Analytics in der Cloud im dpunkt Verlag veröffentlicht, in dem von verschiedenen Fachautoren des TDWI die Besonderheiten zu Cloud Bus

Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 3) 2019-01-11T17:26:38+00:00

Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 2)

2019-01-16T09:01:44+00:00

Wie lassen sich hybride Technologien im Data-Warehouse kombinieren? Wie tragen erhöhte Agilität und schnelle Innovationszyklen der Hersteller zur Optimierung von Betriebskosten im Cloud-Kontext bei? Teil 2 unserer dreiteiligen Artikelserie über hybride DWH-Architekturen.

Kürzlich wurde das Buch BI & Analytics in der Cloud im dpunkt-Verlag veröffentlicht, in dem von verschiedenen Fachautoren des TDWI die Besonderheiten zu Cloud Bus

Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 2) 2019-01-16T09:01:44+00:00

Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 1)

2019-01-16T09:01:39+00:00

Wie passen Cloud und Data-Warehousing zusammen, wie wird Connectivity in die Cloud hergestellt und welche Skalierungsmöglichkeiten und Chancen ergeben sich dadurch? Teil 1 unserer dreiteiligen Artikelserie über hybride DWH-Architekturen.

Kürzlich wurde das Buch BI & Analytics in der Cloud im dpunkt-Verlag veröffentlicht, in dem von verschiedenen Fachautoren des TDWI die Besonderheiten zu Cloud Bus

Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 1) 2019-01-16T09:01:39+00:00

Traditionelles vs. virtuelles Data Warehouse: Vergleich der ETL-Performance

2018-11-26T10:06:11+00:00

Durch die Virtualisierung von ETL-Prozessen kann eine DWH-Architektur an Flexibilität gewinnen, allerdings resultiert daraus eine reduzierte Performanz. Hier sind die Ergebnisse meiner Masterarbeit, in der ich diesen Trade-off eines virtuellen Data Warehouse untersucht habe.

Durch die Virtualisierung von ETL-Prozessen kann eine Data-Warehouse-Architektur an Flexibilität gewinnen, der daraus resultierende Nachteil ist eine reduzierte Perfo

Traditionelles vs. virtuelles Data Warehouse: Vergleich der ETL-Performance 2018-11-26T10:06:11+00:00

Time Series Forecasting with Machine Learning Models

2018-09-13T11:38:23+00:00

In this article we explain how time series forecasting tasks can be solved with machine learning models, starting with the problem modeling and ending with visualizing the results by embedding the models in a web app for demonstration purposes.

Recently, Machine Learning (ML) models have been widely discussed and successfully applied in time series forecasting tasks (Bontempi et al., 2012). In this blog arti

Time Series Forecasting with Machine Learning Models 2018-09-13T11:38:23+00:00

Azure Analysis Services: How to Automate Your Tabular Model Refresh Using Azure Automation

2018-07-03T13:59:43+00:00

This article shows how to refresh an Analysis Services Tabular Model regularly and automatically using Microsoft Azure Azure Automation.

This article shows how to refresh an Analysis Services Tabular Model which is hosted on Microsoft Azure regularly and automatically using Azure automation. A Tabular

Azure Analysis Services: How to Automate Your Tabular Model Refresh Using Azure Automation 2018-07-03T13:59:43+00:00

Cloud Wars: Datenvisualisierung [Teil 5]

2019-01-15T10:35:37+00:00

In diesem Artikel untersuchen wir die Methoden, die Amazon Web Services (AWS), Azure und Google Cloud zur Visualisierung von Daten anbieten.

In diesem Artikel untersuchen wir die Methoden, die AWS, Azure und Google Cloud zur Visualisierung von Daten anbieten. Abschließend ziehen wir ein Gesamtfazit unserer

Cloud Wars: Datenvisualisierung [Teil 5] 2019-01-15T10:35:37+00:00

Cloud Wars: Data Storage und Analytics [Teil 4]

2019-01-15T10:32:34+00:00

In diesem Artikel vergleichen wir die Angebote für Data Storage und Analytics von Amazon Web Services (AWS), Azure und Google Cloud.

Die großen Public-Cloud-Anbieter locken inzwischen mit Platform-as-a-Service-Angeboten, die versprechen, Daten jeglicher Art performant und kosteneffizient zu speiche

Cloud Wars: Data Storage und Analytics [Teil 4] 2019-01-15T10:32:34+00:00
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