TDWI Blog

Schneller, professioneller, systematischer – Wie entwickelt man heute einen Datalake/ein DWH/eine Machine-Learning-Plattform?

Die globale Konkurrenz zwingt Unternehmen heutzutage zu einer immer größeren Geschwindigkeit bei der Umsetzung von Projekten. Das gilt auch für Projekte, bei denen es um die Integration von Daten und den Aufbau von Datalakes, Data Warehouses oder Plattformen für Machine Learning geht. Thema des Abends war daher die Betrachtung von Möglichkeiten zur Steigerung der Produktivität von solchen Projekten durch einen generischen Ansatz: Man leistet gewisse Vorarbeiten, um anschließend wesentlich schneller und mit höherer Qualität konkrete Anwendungsfälle bzw. Projekte umsetzen zu können.

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Vergleich der Tools APEX, ELK und Splunk für Monitoring und Analytics

Monitoring und Analytics spielen in zunehmend komplexen Systemlandschaften eine immer größere Rolle. Sie unterstützen nicht nur die Erkennung des derzeitigen Zustandes, sondern auch das Treffen der richtigen Entscheidungen und schnelle Reaktionen. Aus dem hohen Bedarf entstand eine Fülle an verschiedensten Plattformen und Anwendungen, welche große Datenmengen anschaulich präsentieren und weiterverarbeiten.

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