Datenlagerlösungen Ressourcen
Artikel, Glossarbegriffe, Diskussionen, und Berichte, um Ihr Wissen über Datenlagerlösungen zu erweitern
Ressourcenseiten sind darauf ausgelegt, Ihnen einen Querschnitt der Informationen zu bieten, die wir zu spezifischen Kategorien haben. Sie finden Artikel von unseren Experten, Funktionsdefinitionen, Diskussionen von Benutzern wie Ihnen, und Berichte aus Branchendaten.
Datenlagerlösungen Artikel
36+ Beispiele und Anwendungen von Big Data im echten Leben
Während Unternehmen ihre Datenbankmanagementpraktiken rationalisieren, wenden sich immer mehr Firmen Big Data zu, um ihre Geschäftsergebnisse zu operationalisieren.
von Devin Pickell
25+ Data Warehouse Statistiken, die IT-Teams 2024 kennen müssen
Im heutigen Zeitalter von Big Data ist eine zuverlässige Speicherlösung und effektive Analysetools unerlässlich.
Während grundlegende Datenbanken geschickt darin sind, Informationen zu organisieren, bietet ein Data Warehouse sowohl Speicherkapazitäten als auch leistungsstarke Analysetools, die es Ihnen ermöglichen, Daten zu verarbeiten und in wertvolle Erkenntnisse für Entscheidungsprozesse zu verwandeln.
Da Unternehmen zunehmend die Bedeutung von Data Warehouses erkennen, erlebt der Markt für diese Lösungen ein rasantes Wachstum. Die Investition in eine Data-Warehouse-Lösung kann Ihrem Unternehmen helfen, in der datengesteuerten Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.
Wir haben einige Statistiken zusammengestellt, um weitere Einblicke in dieses Branchenwachstum und die Notwendigkeit solcher Lösungen zu geben. Also, tauchen wir ein!
von Melanie Maggine
Einführung von G2s neuester Kategorie: Data Warehouse Automation
Der Markt für Data-Warehouse-Software boomt. Laut einem Bericht von Yellowbrick wird geschätzt, dass die Größe dieses Marktes bis 2025 über 30 Milliarden Dollar betragen wird.
von Preethica Furtado
8 Big Data Technologien im Aufschwung
Der Medienrummel um Big Data hat sich gelegt, aber Unternehmen suchen immer noch nach Möglichkeiten, all diese Daten zu nutzen.
von Devin Pickell
Die 4 wichtigsten Programmiersprachen für Big Data
Programmiersprachen haben, genau wie gesprochene Sprachen, ihre eigenen einzigartigen Strukturen, Formate und Abläufe.
von Devin Pickell
Was ist ein Data Lake und warum ist er für Big Data unerlässlich?
Wenn Sie jemand wie ich sind, genießen Sie Struktur, Ordnung und Einfachheit.
von Devin Pickell
Datenlagerlösungen Glossarbegriffe
Datenlagerlösungen Diskussionen
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Frage zu: Amazon Redshift
Sollte ich einen Data Mart für ein Frontend-Tool verwenden, das Anfragen darauf stellt?Wir hatten interne Berichtswerkzeuge, die zur Analyse der Daten verwendet wurden, und wir führten die Abfragen direkt darauf aus. Aber wenn die Datenwissenschaftler gleichzeitig Redshift verwenden, könnte dies die Antwortzeit der Werkzeuge beeinträchtigen.
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Hallo Mehdi
AWS Redshift ist ein Datenbank-/Data-Warehouse-Dienst, der ideal für analytische Anwendungsfälle ist.
Sie können Daten speichern und mit sehr niedriger Latenz abfragen, vorausgesetzt, Sie verteilen und sortieren die Daten optimal und Redshift ist ein Multi-Node.
Sie können SQLWorkbenchJ verwenden, um die Daten abzufragen und Ad-hoc-Abfragen auszuführen. Außerdem können Sie Redshift mit zahlreichen Dashboards oder Visualisierungstools wie Tableau / Looker usw. verbinden.
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Hallo Mehdi, Sie können das Data Mart mit AWS verwenden, um die Daten gleichzeitig aus mehreren Kanälen zu erhalten. Ich würde vorschlagen, dass Dbeaver Data Mart ideal für Redshift sein sollte.
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Ja, Sie können es verwenden.
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Frage zu: Databricks Data Intelligence Platform
Was sind die Merkmale von Databricks?Was sind die Merkmale von Databricks?
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Es unterstützt große Datenmengen mit der Fähigkeit, Code in SQL, Spark, Python und R zu schreiben. Im Backend speichert es die Daten in der Parquet-Datei, die die Daten in großem Umfang komprimiert. Es ist einfacher, die ETL-Pipeline mit Notebooks zu debuggen im Vergleich zu traditionellen ETL-Pipelines, die mit SSIS oder Informatica erstellt wurden. Die Datenmigration oder ETL-Pipeline wird schneller ausgeführt im Vergleich zu anderen ETLs.
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Main features of Databricks are:
Compliance
End to end
Notification and logs
Jobs scheduler
Access control
Visualization
Run notebook as job
Integration
Interactive exploration
Secure deployment
Notebook workflows
Integrated identity management
Collaboration
Auditing
Dashboard
Databricks runtime
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Delta Lake
Lakehosue platform
Schema evolution
Data quarantine & Data Quality
Data Integration & Transformations
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Frage zu: Snowflake
Was ist der beste Weg, um Change Data Capture in Snowflake zu verwalten?Da Snowflake keine Einschränkungen erzwingt, was sind die besten Praktiken, um inkrementelle Ladungen sicherzustellen und gleichzeitig die Datenintegrität zu wahren?
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Please go through this link: https://docs.snowflake.com/en/user-guide/streams
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Hallo,
Guten Nachmittag!
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Danke & Grüße,
Anita
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Do. It in the upstream source system using. Somethjng like aws DMS
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Wenn Sie versuchen, herauszufinden, welche Änderungen in Snowflake-Tabellen auftreten, können Sie Snowflake-Streams verwenden, da ein Stream Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen verfolgt, und Sie können unterschiedliche ELT-Prozesse für jeden Typ haben.
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Thanks & Regards,
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Datenlagerlösungen Berichte
Mid-Market Grid® Report for Data Warehouse
Winter 2026
G2-Bericht: Grid® Report
Grid® Report for Data Warehouse
Winter 2026
G2-Bericht: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Warehouse
Winter 2026
G2-Bericht: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Warehouse
Winter 2026
G2-Bericht: Momentum Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Warehouse
Winter 2026
G2-Bericht: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Warehouse
Fall 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Warehouse
Fall 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Mid-Market Grid® Report for Data Warehouse
Fall 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Grid® Report for Data Warehouse
Fall 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Warehouse
Fall 2025
G2-Bericht: Momentum Grid® Report











