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Etikett: Datenkonsistenz

Nexthink skaliert mit Amazon MSK | auf Billionen von Ereignissen pro Tag Amazon Web Services

Echtzeit-Datenstreaming und Ereignisverarbeitung stellen Skalierbarkeits- und Verwaltungsherausforderungen dar. AWS bietet eine breite Auswahl an verwalteten Echtzeit-Daten-Streaming-Diensten, um mühelos...

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Datenmodellierung entmystifiziert: Erstellung effizienter Datenbanken für Geschäftseinblicke

Einleitung In diesem Artikel wird das Konzept der Datenmodellierung vorgestellt, ein entscheidender Prozess, der beschreibt, wie Daten in einer Datenbank gespeichert, organisiert und abgerufen werden ...

Wie Südostasiens führende E-Wallets bis zu 40 % Datenbankkosten einsparten – Fintech Singapore

von Johanan Devanesan 25. März 2024 Während die indonesische Fintech-Landschaft wächst, steht die Branche vor einem entscheidenden Wandel, der durch digitale Innovation und eine steigende Nachfrage nach ... vorangetrieben wird.

Data Warehouse vs. Datenbank – DATAVERSITY

Was sind Data Warehouses und Datenbanken? Wie unterscheiden sie sich und wann sollten Sie ein Data Warehouse oder eine Datenbank zum Speichern von Daten verwenden? Unten,...

So werden Sie Dateningenieur – DATAVERSITY

Die Arbeit von Dateningenieuren ist äußerst technisch. Sie sind für den Entwurf und die Pflege der Architektur von Datensystemen verantwortlich, die Konzepte umfasst, die von...

Was ist Datenabgleich?: Bedeutung, Prozess und Vorteile

Was ist Datenabgleich? Der Datenabgleich ist ein wesentlicher Prozess, der den Vergleich mehrerer Datensätze umfasst, um Unstimmigkeiten zu identifizieren und zu korrigieren und so die Datengenauigkeit sicherzustellen...

Förderung datengesteuerter Exzellenz: Wie die Bluestone Data Platform Data Mesh für ihren Erfolg nutzte | Amazon Web Services

Dieser Beitrag wurde gemeinsam mit Toney Thomas und Ben Vengerovsky von Bluestone verfasst. In der sich ständig weiterentwickelnden Welt von...

Datenreife: Der Grundstein für KI-gestützte Innovation – KDnuggets

Foto von Google DeepMind Im unermüdlichen Streben nach Innovation und der Sicherung eines Wettbewerbsvorteils machen sich Unternehmen zunehmend die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz zunutze ...

Leitfaden zur akademischen Datenanalyse mit Julius AI

Einleitung Im Bereich der akademischen Forschung kann der Weg von Rohdaten zu aufschlussreichen Schlussfolgerungen für Anfänger oder Neulinge eine Herausforderung sein. Jedoch,...

Top 9 Open-Source-Graphdatenbanken

Einführung Graphdatenbanken haben in den letzten Jahren aufgrund ihrer Fähigkeit, stark vernetzte Daten effizient zu speichern und zu analysieren, erheblich an Popularität gewonnen. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen...

Strip in Python: Ein Überblick über die Strip()-Funktion mit Beispielen im Jahr 2024

Inhaltsverzeichnis Wenn Sie schon seit längerem in Python programmieren oder gerade erst begonnen haben, Ihre Zehen in die riesige Welt einzutauchen ...

Leitfaden zu Stacks in Python

EinführungWährend einige Datenstrukturen vielseitig sind und in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden können, sind andere spezialisiert und für die Handhabung spezifischer ... konzipiert.

6 Möglichkeiten, Daten zur Verbesserung der Mitarbeiterproduktivität zu nutzen – SmartData Collective

Datenanalysen bieten eine Reihe von Vorteilen für wachsende Unternehmen. Einer der größten Vorteile besteht darin, dass es die Produktivität der Mitarbeiter steigern kann. Eine hochproduktive...

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