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Datenverarbeitung/Big Data

Informationen zu Big Data

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Warum in DataOps investieren?

Unternehmen haben einen Berg bedeutender Daten, die sie verwenden können – aber sie nutzen diesen Wert nicht. Die DataOps-Methodik sorgt für mehr Flexibilität und Automatisierung im Datenmanagement, um datengesteuerte Geschäftsergebnisse zu erzielen. Sie erfordert beträchtliche Investitionen in Technologie und Geschäftsprozessoptimierung sowie in Talent und Fachwissen. Der Knackpunkt für einige Unternehmen scheint darin zu bestehen, diese Investitionen zu rechtfertigen, wenn sie keine unmittelbaren konkreten organisatorischen oder betrieblichen Ergebnisse oder einen realen ROI sehen können.

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Datenverarbeitung/Big DataNews
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Mainframe-Datenmanagment mit dem neuen AMI Cloud-Portfolio von BMC

BMC hat BMC Automated Mainframe Intelligence (AMI) Cloud vorgestellt, ein neues Produktportfolio, das Kunden hilft, das Mainframe-Datenmanagement in der hybriden IT-Landschaft, einschließlich öffentlicher und privater Clouds, neu zu gestalten. Das BMC AMI Cloud-Portfolio ermöglicht es Kunden, hybride Cloud-Technologien mit allen Vorteilen des On-Premises-Mainframe-Computings für große, geschäftskritische Transaktionen zu nutzen und gleichzeitig von den Vorteilen der Cloud zu profitieren. Durch die Freigabe ihrer geschäftskritischen Daten erhalten Unternehmen mehr Business Intelligence, um bessere Entscheidungen mit größerer Sicherheit, Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz zu treffen.

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Kostenlose Oracle-Datenbank für Entwickler

Die Oracle Datenbank “23c” steht ab jetzt für Entwickler kostenlos zur Verfügung. Das Angebot nennt sich “Oracle Database 23c Free – Developer Release” und soll dafür sorgen, dass Organisationen und Entwickler auf der ganzen Welt von den App-Simple-Features der Oracle Database 23c profitieren können. Die innovativen Datenbankfunktionen machen das Entwickeln von modernen, datengesteuerten Applikationen einfacher. Außerdem bereitet das kostenlose Developer Release die Anwender auf die Publizierung der Oracle Database 23c vor, die das nächste Long-Term-Support-Release darstellt.

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Neo4j bringt Release 5 auf den Markt

Neo4j präsentiert die neue Version seiner nativen Graphdatenbank “Neo4j 5”. Nach Angaben des Herstellers soll sich diese Datenbank in Bezug auf die Leistung mit dem neuen Release weiter von den relationalen Datenbanken absetzen, die in vielen Bereichen verbreitet sind. Bei der Entwicklung der neuen Variante stand die Betriebsoptimierung der Graphdatenbank im Mittelpunkt. Sie ist jetzt uneingeschränkt skalierbar und bietet eine höhere Leistung, um schnellere Abfragen zu ermöglichen, die unabhängig sind vom Sharding (also der Aufteilung des Datenbestands) und der Größe.

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Mit Data Analytics Wertschöpfungspotenziale in der Produktion heben

Im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung werden immer mehr Daten generiert. Weltweit rechnet Statista für das Jahr 2021 mit 79 Zettabytes, bis 2025 sollen es sogar mehr als 180 Zettabytes sein. Ein Großteil davon entfällt auf produzierende Betriebe. Rund ein Terabyte an Daten generiert ein typischer Produktionsbetrieb täglich. Doch weniger als ein Prozent davon wird analysiert und ausgewertet. Unternehmen lassen also 99 Prozent ihrer Daten ungenutzt und verschenken damit enormes Wertschöpfungspotenzial. Denn mit der richtigen Datennutzung lassen Einnahmen steigern und Produktionskosten senken. Entscheider, die ihre Unternehmen auf einen nachhaltigen Wachstumspfad lenken wollen, sollten daher in Lösungen investieren, mit denen sich das Geschäftspotenzial ihrer Datenschätze heben lässt.

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Neo4j verbessert die Usability mit neuen Funktionen

Die Graphdatenbank von Neo4j wird um neue Funktionen erweitert. Es kommen Verbesserungen hinzu, die sich mit der Einbindung von Data Warehouses, der automatischen Modellierung von Daten und der Backend-Administration befassen. Darüber hinaus verbessert der Hersteller auch die GDS (Graph Data Science), die jetzt in der Ausgabe 2.1 zur Verfügung steht. Die neuen Features sollen für Data Scientists und Entwickler gleichermaßen den Einstieg in die Graphdatenbank erleichtern.

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Dezentral statt zentral: Warum Data Mesh etablierte Data Repositories ablösen wird

Mit Data Mesh scheint sich bei der Datenspeicherung und -verarbeitung ein Paradigmenwechsel anzubahnen. Statt zentraler Data Repositories, wie Data Warehouses oder Data Lakes, könnten Unternehmen in Zukunft auf eine verteilte Datenarchitektur setzen, um endlich das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen zu können. Dieser Artikel erklärt die Grundsätze dieses neuen Datenarchitekturkonzepts, welche Vorteile es bietet und was bei der Entscheidung, ob es zu einem Unternehmen passt, zu beachten ist.

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Globale Organisationen beschleunigen die digitale Transformation mit Control-M von BMC

BMC ist für einige technologisch fortschrittliche Unternehmen – wie CARFAX, Itaú Unibanco, Colruyt Group und Navistar – die erste Wahl, wenn es darum geht, die Zusammenarbeit zwischen den Entwicklern zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu steigern, integrierte und automatisierte Datenpipelines zu schaffen und die Ausfallzeiten von Fahrzeugen zu reduzieren. Um die Bereitstellung neuer Anwendungen und Daten-Workflows zu beschleunigen, die innovative digitale Produkte und Transformationsprojekte vorantreiben, können Unternehmen durch einen strategischen Ansatz für ihre Orchestrierungsplattform stark profitieren.

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Softwareroboter: Digitale „Hände“ zur durchgehenden Datenverarbeitung

Es besteht kein Zweifel: Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Werden die enormen Datenmengen jedoch manuell bearbeitet und ist Automatisierung durch Datensilos und Legacy-Lösungen unmöglich, wird aus dem Goldschatz eine bleischwere Prozessbremse. Modernes Enterprise Content Management in Kombination mit intelligenter Automatisierung und den digitalen „Händen“ von Softwarerobotern – Stichwort: Robotic Process Automation – bringt Geschwindigkeit und Präzision in Arbeitsabläufe.

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Verbessern Sie ihre Data-Science-Aktivitäten mit Data Enrichment

In den letzten Jahren hat der Data-Science-Bereich große Fortschritte gemacht. In den meisten Unternehmen sind sich Entscheidungsträger bewusst, dass mehr Anstrengungen unternommen werden müssen, um sowohl interne als auch externe Daten mit Hilfe fortgeschrittener Analysemethoden vollumfänglich auszunutzen. Das Verständnis für die zukünftige Rolle, welche maschinelles Lernen und KI einnehmen werden, ist vorhanden – die Herausforderung beginnt mit der Frage wie man anfängt, diese Quellen zielgerichtet zu nutzen.

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Data Sharing im Mittelpunkt der wirtschaftlichen, politischen und humanitären Transformation

Durch die aktuelle Pandemie wird offensichtlich, wie wichtig vertrauenswürdige, genaue Echtzeitdaten auf globaler Ebene sind und welches Risiko Fake News für die Demokratie und die öffentliche Gesundheit bergen. Wie viele Menschen sind infiziert und wann wird die Herdenimmunität erreicht? Wie hoch ist die Mortalitätsrate des Virus? Wieso bewältigen einige Krankenhäuser, Regionen oder Länder die Krise besser als andere? Gibt es ausreichend freie Betten und medizinische Fachkräfte, um alle Infizierten zu behandeln? Wann gibt es genügend Informationen aus klinischen Studien über wirksame Heilmittel?

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