Artikel zum Thema "Data Warehousing" bei CIO.de

Praxisbeispiele für Big Data

Tipps von Deutsche Bank Research: Praxisbeispiele für Big Data (Foto: vario images, Otto GmbH & Co. KG)
Tipps von Deutsche Bank Research: Ein Retailer analysiert das Kaufveralten von Schwangeren. Und Sensoren im Fußboden werden melden, wenn jemand stürzt. » zum Artikel
  • Christiane Pütter
    Christiane Pütter


    Christiane Pütter ist Journalistin aus München. Sie schreibt über IT, Business und Wissenschaft. Zu ihren Auftraggebern zählen neben CIO und Computerwoche mehrere Corporate-Publishing-Magazine, vor allem im Bereich Banken/Versicherungen.

Die Big-Data-Strategien von SAP und Oracle

Engineered System oder Zukäufe: Die Big-Data-Strategien von SAP und Oracle (Foto: Sergey Nivens - Fotolia.com)
Engineered System oder Zukäufe: Die ERP-Marktführer Oracle und SAP feilen an ihren Big-Data-Angeboten. Analysten von Experton und Gartner erläutern die Schwerpunkte und Strategien der beiden Softwarehersteller, die auf die Big-Data-Platzhirsche IBM und SAS Boden gut machen wollen. » zum Artikel
  • Andreas Schaffry
    Andreas Schaffry


    Dr. Andreas Schaffry ist freiberuflicher IT-Fachjournalist und seit 2006 für die CIO.de-Redaktion tätig. Die inhaltlichen Schwerpunkte seiner Berichterstattung liegen in den Bereichen ERP, Business Intelligence, CRM und SCM mit Schwerpunkt auf SAP und in der Darstellung aktueller IT-Trends wie SaaS, Cloud Computing oder Enterprise Mobility. Er schreibt insbesondere über die vielfältigen Wechselwirkungen zwischen IT und Business und die damit verbundenen Transformationsprozesse in Unternehmen.

IBM vor SAS und Teradata

Anbieter-Benchmark für Big-Data-Analytics: IBM vor SAS und Teradata (Foto: Ben Chams - Fotolia.com)
Anbieter-Benchmark für Big-Data-Analytics: Die Experton Group bewertete in einem Big-Data-Benchmark auch die Analytics-Lösungen der Anbieter. IBM und SAS schlagen Oracle, SAP, Microsoft und Co. » zum Artikel
  • Andreas Schaffry
    Andreas Schaffry


    Dr. Andreas Schaffry ist freiberuflicher IT-Fachjournalist und seit 2006 für die CIO.de-Redaktion tätig. Die inhaltlichen Schwerpunkte seiner Berichterstattung liegen in den Bereichen ERP, Business Intelligence, CRM und SCM mit Schwerpunkt auf SAP und in der Darstellung aktueller IT-Trends wie SaaS, Cloud Computing oder Enterprise Mobility. Er schreibt insbesondere über die vielfältigen Wechselwirkungen zwischen IT und Business und die damit verbundenen Transformationsprozesse in Unternehmen.

Cloud-BI noch nicht wirklich wichtig

Studie über BI-Prioritäten: Cloud-BI noch nicht wirklich wichtig (Foto: Frank Gärtner - Fotolia.com)
Studie über BI-Prioritäten: Unternehmen setzen bisher kaum auf Cloud Business Intelligence. Eine Dresner-Studie untersuchte Einsatz und Hindernisse von BI-Lösungen in der Praxis. » zum Artikel
  • Andreas Schaffry
    Andreas Schaffry


    Dr. Andreas Schaffry ist freiberuflicher IT-Fachjournalist und seit 2006 für die CIO.de-Redaktion tätig. Die inhaltlichen Schwerpunkte seiner Berichterstattung liegen in den Bereichen ERP, Business Intelligence, CRM und SCM mit Schwerpunkt auf SAP und in der Darstellung aktueller IT-Trends wie SaaS, Cloud Computing oder Enterprise Mobility. Er schreibt insbesondere über die vielfältigen Wechselwirkungen zwischen IT und Business und die damit verbundenen Transformationsprozesse in Unternehmen.

IaaS - vergleichen lohnt sich

Marktüberblick Infrastructure as a Service: IaaS - vergleichen lohnt sich (Foto: tashatuvango - Fotolia.com)
Marktüberblick Infrastructure as a Service: Der IaaS-Markt wächst stetig, auch die Zahl der Anbieter. Zu den Spin-offs Amazon Web Services (AWS) und Google Engine sowie Spezialisten wie Rackspace und Profitbricks haben sich die Enterprise-Platzhirsche IBM, HP, Microsoft und T-Systems gesellt. Der Wettbewerb geht über den Preis und über Management-Features. » zum Artikel
  • Heinrich Seeger


Artikel zum Thema "Data Warehousing" im IDG-Netzwerk
 

Big Data, unstrukturierte Daten und immer ausgefeiltere BI-Analysen in immer kürzeren Zeiten lassen herkömmliche Data Warehouses alt aussehen. Massive Parallelverarbeitung könnte die zukunftsweisende Technologie für das Data Warehousing sein.
Bei einer Abfrage von über 24 Millionen Versichertenkonten blieben die Antwortzeiten unter einer Minute.
Beim Metadaten-Management unterscheiden sich die Lösungen großer Anbieter für Datenintegration deutlich. Das zeigen Tests. Fortschritte machen Hersteller beim Management von Warehouse-Plattformen.