Mehr denn je investieren Unternehmen in Cloud Data Warehouses und Data Lakes, um das Beste aus ihren wertvollen Datenbeständen herauszuholen und das Versprechen von agilen Analysen und umsetzbaren Geschäftseinblicken zu erfüllen. Der Prozess der Identifizierung und Verschiebung von Daten in ein Data Warehouse oder einen Data Lake ist jedoch nicht immer einfach und behindert allzu oft den Fortschritt und Erfolg.
Wir haben unsere Top-Blogs zusammengestellt, um einige Denkanstöße und Anleitungen zu den wichtigsten Herausforderungen, Möglichkeiten, Best Practices und Erfolgsgeschichten im Bereich Cloud Data Warehousing zu geben.
Lösung der wichtigsten Data Warehousing-Herausforderungen
Marc Andreesen hat einmal gesagt: "Software frisst die Welt auf". Das stimmte damals und gilt heute umso mehr. Dasselbe könnte man über Daten sagen. Neun Jahre nach dem berühmten Zitat von Marc Andreesen zeigt unsere Umfrage unter 500 Unternehmen in den USA und Großbritannien, dass die Unternehmen immer noch versuchen, den besten Weg zur Bewältigung ihrer wachsenden Datenherausforderungen zu finden. Finden Sie heraus, was diese Herausforderungen sind und wie man sie lösen kann.
7 Dinge, die Sie von einem Data Loader verlangen sollten
Das Aufkommen von Cloud-Data-Warehouses hat die Art und Weise, wie Daten für Analysen vorbereitet werden, verändert. Mit der zunehmenden Verbreitung von Cloud-Data-Warehouses suchen sowohl die IT als auch die Unternehmensteams nach Möglichkeiten, Daten schnell in Cloud-Data-Warehouses zu laden und Analysen zu beschleunigen. Eine Extract Load Transform (ELT)-Architektur entspricht dieser Marktnachfrage. Auf dem Markt gibt es mehrere Tools, mit denen Daten in ein Cloud Data Warehouse geladen werden können. Auf der Suche nach dem für Sie am besten geeigneten Datenladeprogramm finden Sie hier eine hilfreiche Liste mit 7 wichtigen Punkten, die Sie beachten sollten.
Cloud Data Warehouse Preise im Vergleich
SnapLogic ist eine agnostische Cloud-Integrationsplattform als Service (iPaaS), die Datenflüsse zwischen lokalen Anwendungen und Daten, Cloud-SaaS-Anwendungen und einer Vielzahl von Cloud-Data-Warehouses zusammenführt und orchestriert. Daher werden wir oft nach unserer Meinung gefragt, welches Cloud Data Warehouse das beste ist. Egal, ob Sie Amazon Redshift, Google BigQuery oder Snowflake in Betracht ziehen, hier erfahren Sie, was Sie über die jeweiligen Preismodelle wissen müssen.
Schnelle Kundeneinblicke mit einem neuen Fast Data Loader für Ihr E-Commerce-Geschäft
Der Übergang von einem physischen zu einem digitalen Geschäft kann Einzelhandelsunternehmen enorme Möglichkeiten eröffnen. Ein E-Commerce-Unternehmen kann jedoch nur dann florieren, wenn es über robuste Analyseprozesse und die richtigen Tools verfügt, um Milliarden von täglichen datengesteuerten Ereignissen zu sichten und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Um das komplexe Problem des effizienten Ladens von Daten in ein Data Warehouse zu bewältigen, benötigen Unternehmen ein robustes Datenladetool, das Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen wie SaaS-Anwendungen und Datenbanken verschieben kann, ohne dass Code oder SQL geschrieben werden muss, damit mehr Mitarbeiter im Unternehmen diese Datenpipelines erstellen, verwalten und pflegen können.
Wie Kaplan Test Prep große Datenmengen und isolierte Anwendungen integriert
Wenn Ihr Geschäft aus Daten besteht und Sie diese seit einem Jahrhundert gesammelt haben, kann es fast unmöglich erscheinen, Datensilos und unverbundene Anwendungen und Systeme zu überwinden. In jedem Unternehmen kommt irgendwann der Punkt, an dem die Fähigkeit, alle Daten, die Ihr Unternehmen generiert, zu verbinden und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, über Erfolg oder Misserfolg entscheidet. Kaplan Test Prep entschied sich, eine moderne, einfach zu bedienende Integrationsplattform als Service(iPaaS) zu suchen, die ihnen helfen könnte, Daten über die Leistung der Schüler, Kundenprobleme, Produktnutzung und Unternehmensfinanzen zu erhalten. Außerdem wollte man einen Partner, der die digitale Transformation und die Big-Data-Strategie des Unternehmens ergänzt und unterstützt. Die Wahl fiel auf SnapLogic.
Wie Pitney Bowes seinen Mitarbeitern mit Snowflake und SnapLogic Echtzeit-Datenzugriff ermöglichte
Im Rahmen seiner strategischen Cloud-Initiative musste Pitney Bowes seinen internen Stakeholdern den Zugriff auf Daten aus vielen verschiedenen Quellen ermöglichen. Zuvor hatten die Beteiligten Datenberichte auf ihre lokalen Rechner heruntergeladen, um sie zu analysieren. Die Daten waren jedoch veraltet, sobald sie auf ihre Rechner heruntergeladen wurden, und stellten nur eine begrenzte und statische Momentaufnahme der Geschäftslage dar, so dass es für die Beteiligten praktisch unmöglich war, in Echtzeit ganzheitliche Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage aktueller Daten zu treffen. Sehen Sie, wie sie dieses Problem mit Snowflake und SnapLogic gelöst haben.
