In die Kategorie Analytics fallen sowohl die klassischen Data-driven-Business / BI-Themen (Data Warehouse, ETL, Reporting, Dashboards) als auch die neueren Trends in diesem Umfeld: Big Data, Data Science & Deep Learning und Search-based Applications.

Wir verstehen uns als Spezialist für anspruchsvolle Aufgaben in den Bereichen Data Management und Analytics, die unter Zeitdruck gelöst werden müssen und für die oftmals in den Unternehmen keine eigenen Fachleute verfügbar sind:

  • die Modellierung hochkomplexer Cubes,
  • die Integration heterogener Datenquellen,
  • der effiziente Umgang mit sehr großen Datenvolumina (Big Data),
  • die wissenschaftliche Analyse dieser Daten-Pools (Data Science) und
  • der Einsatz von innovativen Suchtechnologien im Unternehmenskontext.

Getting started with Kibana [Links]

2019-06-07T16:52:06+00:00

After you got your logs or other data into Elasticsearch, Kibana will offer you a great UI to deep dive into your data. But how to get started?

You have huge data sets to analyze? You want to gain insights into your gigabytes of logs? The Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Beats, Kibana) offers you a gre

Getting started with Kibana [Links] 2019-06-07T16:52:06+00:00

Drastic Elastic [Part 4]: Aggregations & Plugins

2019-01-15T11:31:49+00:00

In this last article of our four part series we describe how ElasticSearch plugins help us to address appropriate aggregation levels.

In an earlier post in this mini-series I mentioned that the aggregated data we persist in ElasticSearch has discrete retention times: 5 minute aggregation => (rete

Drastic Elastic [Part 4]: Aggregations & Plugins 2019-01-15T11:31:49+00:00

Cloud Wars: Microsoft Azure vs. Amazon Web Services vs. Google Cloud Platform [Teil 1]

2019-01-15T10:30:00+00:00

Die großen Public Cloud Anbieter locken inzwischen mit vielversprechenden Platform-as-a-Service-Angeboten. In dieser Serie vergleichen wir AWS, Azure & GCP.

Die großen Public Cloud Anbieter locken inzwischen mit vielversprechenden Platform-as-a-Service-Angeboten, um Daten jeglicher Art performant und kosteneffizient zu sp

Cloud Wars: Microsoft Azure vs. Amazon Web Services vs. Google Cloud Platform [Teil 1] 2019-01-15T10:30:00+00:00

Drastic Elastic [Part 2]: The aggregation framework

2019-04-02T17:25:15+00:00

Following from my earlier article on elasticsearch-as-a-database, we will now take a look at the aggregation framework.

Following from my earlier article on elasticsearch-as-a-database, we will now take a look at the aggregation framework.

Drastic Elastic [Part 2]: The aggregation framework 2019-04-02T17:25:15+00:00

Drastic Elastic [Part 1]: ElasticSearch as a Database

2019-04-02T17:22:09+00:00

Idea of using a search engine as a database, mainly due to cost and usability considerations. In this article I want to share my experience.

In an article for Java Magazin way back in 2012 (only a small section of it seems to have survived online(!), although it is still available from the inovex website a

Drastic Elastic [Part 1]: ElasticSearch as a Database 2019-04-02T17:22:09+00:00

Azure Data Factory Copy Wizard: Review

2019-04-02T14:51:32+00:00

Ich beschäftige mich bereits seit einiger Zeit mit der Azure Data Factory und habe mir den „Copy Wizard“ genauer angesehen.

Ich beschäftige mich bereits seit einiger Zeit mit der Azure Data Factory, habe neben Real-World Kunden, Projekten und Vorträgen auch schon Hands-On Workshops dafür k

Azure Data Factory Copy Wizard: Review 2019-04-02T14:51:32+00:00

HyperLogLog on Spark Streaming – Schätzung von Kardinalitäten innerhalb eines Datenstroms

2019-06-07T15:36:20+00:00

Untersuchung der Implementierung und Praxistauglichkeit von HyperLogLog auf Apache Spark Streaming mithilfe eines einfachen Prototyps.

Im Rahmen eines Research-Projektes wurde die Implementierung und Praxistauglichkeit von HyperLogLog auf Apache Spark Streaming mithilfe eines einfachen Prototyps unte

HyperLogLog on Spark Streaming – Schätzung von Kardinalitäten innerhalb eines Datenstroms 2019-06-07T15:36:20+00:00

ELK Stack Deployment mit Vagrant

2019-04-02T17:54:24+00:00

Vagrant kann benutzt werden, um sich auf dem lokalen Notebook schnell ein fertiges ELK-Cluster aufzusetzen.

Der Elasticsearch Logstash Kibana (ELK) Stack ist eine Sammlung von aufeinander abgestimmten Applikationen für das Sammeln, Verarbeiten und Visualisieren von Log-Date

ELK Stack Deployment mit Vagrant 2019-04-02T17:54:24+00:00

Microsoft Power BI Version 2.0

2019-04-02T17:12:09+00:00

Die neue Version 2.0 der Self-Service BI Software richtet sich neben dem BI Professional an den nicht immer IT-affinen Business Analysten oder Controller.

Bis vor kurzem war das Tooling zum Erstellen von MS Power BI Lösungen zum größten Teil über Plugins in Excel integriert. Ins Web setzen konnte man die Datenmodelle un

Microsoft Power BI Version 2.0 2019-04-02T17:12:09+00:00

Comparing Apache Flink and Spark: Stream vs. Batch Processing

2019-04-02T17:32:37+00:00

Read on for a quick comparison between Apache Flink and Spark, Stream versus Batch Processing.

Flink has its origins in a research project called Stratosphere but was donated to the Apache Software Foundation in 2014. It can be described as a modern, more effec

Comparing Apache Flink and Spark: Stream vs. Batch Processing 2019-04-02T17:32:37+00:00

Empfehlungsgenerierung mit Elasticsearch

2019-04-02T17:12:33+00:00

Blogartikel und Video über das Thema Empfehlungsgenerierung mit Elasticsearch und Maschinenlernen.

„Herzlich willkommen auf dem inovex Blog! Wenn Sie Interesse an den Themen Elasticsearch und Maschinenlernen haben, ist dieser Blogpost sicher interessant für Sie.“ –

Empfehlungsgenerierung mit Elasticsearch 2019-04-02T17:12:33+00:00
Mehr Beiträge laden