Glossar

ADLS in Azure bezieht sich auf Azure Data Lake Storage, eine skalierbare und sichere Datenspeicherlösung, die von Microsoft Azure bereitgestellt wird.

Ein KI-Agent ist eine Softwareeinheit oder ein Programm, das seine Umgebung wahrnimmt, Entscheidungen trifft und autonom handelt, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Apache Hive ist eine Open-Source-Software, die für den Einsatz im Data Warehousing entwickelt wurde. Sie ermöglicht die Analyse und Abfrage großer Datenmengen.

Eine API ermöglicht es verschiedenen Softwareanwendungen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.

Ein API-Entwickler ist ein Software-Ingenieur, der auf die Erstellung, Pflege und Implementierung von APIs (Application Programming Interfaces) spezialisiert ist.

Ein API-Ökosystem ist ein Netz miteinander verbundener APIs, die die Kommunikation und Interaktion verschiedener Softwareanwendungen, Dienste und Plattformen ermöglichen.

Die API-Funktionalität bezieht sich auf die spezifischen Methoden und Datenformate, die eine API verarbeiten kann.

API-Governance umfasst eine Reihe von Praktiken, die eine effektive Verwaltung und Nutzung von APIs gewährleisten.

Eine API (Application Programming Interface) ist eine Reihe von Programmierwerkzeugen, die von Ingenieuren zur Integration von Funktionen verwendet werden, die von Dritten angeboten werden. Die Verwendung einer API ermöglicht es Ingenieuren, Software schneller zu entwickeln, mit einem größeren Funktionsumfang und geringerem Bedarf an laufender Wartung.

Der API-Lebenszyklus umfasst die Phasen, die eine API von der Erstellung bis zur Ausmusterung durchläuft.

Die API-Verwaltung ermöglicht die Erstellung, Bewertung und Analyse von APIs. Erfahren Sie mehr über API-Plattformen und wie sie in Unternehmen eingesetzt werden.

Ein API-Manager ist ein Werkzeug, das den API-Verkehr verwaltet und sichert und die Verbindung zwischen verschiedenen Anwendungen erleichtert.

Bei der Monetarisierung von APIs geht es darum, Strategien zu implementieren, um Nutzern oder Entwicklern den Zugriff auf die Funktionen und Daten der APIs und deren Nutzung in Rechnung zu stellen.

Ein API-Portal ist ein zentraler Knotenpunkt für die Verwaltung und den Zugriff auf APIs.

Anwendungsrationalisierung ist der Prozess der Bewertung und Optimierung der Softwareanwendungen eines Unternehmens.

Ein automatisierter Workflow ist eine Reihe von automatisierten Aktionen, die manuelle Schritte in einem Geschäftsprozess ersetzen.

AWS Redshift ist ein cloudbasierter Data Warehouse- und Analysedienst, der von Amazon Web Services betrieben wird. Hier erfahren Sie, warum AWS Redshift so wichtig ist.

Erfahren Sie mehr über den Zweck des Blob-Speichers und wie er von Unternehmen zum Speichern einer Vielzahl von Dateien verwendet wird.

Azure Data Lake ist ein Teil des öffentlichen Cloud-Angebots von Microsoft und ermöglicht die Speicherung von Big Data.

Die Big-Data-Architektur ist das Layout, das Big-Data-Systemen zugrunde liegt. Erfahren Sie hier mehr über die gemeinsamen Komponenten der Big-Data-Architektur.

Big Data Ingestion sammelt Daten und bringt sie in ein Datenverarbeitungssystem, wo sie gespeichert, analysiert und abgerufen werden können.

Big Data-Integration ist der Einsatz von Software, Diensten und/oder Geschäftsprozessen zur Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen in kohärente und aussagekräftige Informationen.

Big-Data-Reifegradmodelle (und Analyse-Reifegradmodelle) helfen Unternehmen dabei, Datentrends und -informationen zu nutzen, um bestimmte Erfolgsmaßstäbe zu erreichen.

Blob-Storage, kurz für Binary Large Object Storage, ist eine Lösung für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten.

Software zur Unternehmensintegration ist ein System von Anwendungen und Werkzeugen, die darauf abzielen, Datensätze und Geschäftsvektoren zu vereinheitlichen, um eine bessere Übersicht und Zentralisierung der Verwaltung zu ermöglichen.

Ein kanonisches Datenmodell ist eine standardisierte und vereinfachte Darstellung von Dateneinheiten und -beziehungen innerhalb einer Organisation oder systemübergreifend.

Bei der Änderungsdatenerfassung werden die an einer Datenbank vorgenommenen Änderungen zur weiteren Analyse oder Replikation erfasst.

Ein Cloud Data Warehouse ist ein Online-Speicher für alle Daten, die ein Unternehmen aus verschiedenen Quellen konsolidiert - Daten, auf die dann zugegriffen werden kann und die zur Führung des Unternehmens analysiert werden können.

Informieren Sie sich über die Strategie der Cloud-Integration, bevor Sie Ihre Geschäftsdaten in die Cloud verlagern.

Cloud-Speak ist die Terminologie, die sich auf die Cloud-Technologie bezieht, einschließlich Akronyme und Fachausdrücke.

Erfahren Sie, was Cloud-basierte Integration ist und wie sie Ihr Unternehmen unterstützen kann.

Die Kohortenanalyse ist eine Teilmenge der Verhaltensanalyse, bei der Daten aus einem bestimmten Datensatz für die Analyse in zusammengehörige Gruppen eingeteilt werden.

Continuous Data Protection (CDP) ist ein System zur Datensicherung und -wiederherstellung, das automatisch eine Kopie jeder Datenänderung speichert.

Bei der CRM-Integration wird ein Customer Relationship Management-System mit anderen Anwendungen verbunden.

Der Kundenservice im Datenzeitalter musste sich an die veränderten Bedürfnisse der Unternehmen anpassen. Im Zuge der digitalen Transformation des Unternehmens müssen die angebotenen Dienstleistungen die Bedürfnisse der Kunden verstehen, vorhersagen und erfüllen. Neue Prozesse und sich schnell entwickelnde Technologien bedeuten, dass der Support mehr Einblick haben und eine proaktivere Rolle bei der Aufklärung und Betreuung des Kundenerfolgs übernehmen muss.

Unter Datenaggregation versteht man das Sammeln und Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen in einem zusammengefassten Format für die Analyse.

Verschaffen Sie sich ein grundlegendes Verständnis der Datenanalyse und der Rolle, die sie in Unternehmen spielt.

Die Bestimmung, welche Daten wertvoll sind und welche nicht, ist ein komplexer Prozess. Zunehmend wird er durch automatisierte Programme und Prozesse unterstützt, um Terabytes von Big Data zu sortieren.

Datenautomatisierung bezieht sich auf die Automatisierung von Datenaufgaben, um die Effizienz zu steigern und manuelle Eingriffe zu reduzieren.

Ein Datenkatalog fungiert als Big Data-Glossar, das Metadaten-Referenzen für die verschiedenen Tabellen, Datenbanken und Dateien in Data Lakes oder Data Warehouses enthält.

Bei der Datenkonsolidierung werden Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, einheitlichen Ansicht zusammengefasst.

Unter Datenextraktion versteht man den Prozess des Abrufs von Daten aus verschiedenen Quellen zur weiteren Verarbeitung oder Speicherung.

Data Fabric ist eine weitere Variante eines verteilten, dezentralen Datenanalyse- und -management-Frameworks, wie es von Gartner vorgestellt wurde, und wird weitgehend als konkurrierendes Framework zu Data Mesh angesehen.

Die Datenföderation ist eine Datenverwaltungsstrategie, bei der eine virtuelle Datenbank durch die Integration von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen erstellt wird, ohne dass die Daten ihren ursprünglichen Speicherort verlassen müssen.

Data Governance bezieht sich auf die Verwaltung und den Schutz von Datenbeständen innerhalb einer Organisation.

Datenhydration oder Data Lake Hydration ist der Import von Daten in ein Objekt. Wenn ein Objekt darauf wartet, mit Daten gefüllt zu werden, wartet dieses Objekt darauf, hydriert zu werden. Die Quelle dieser Hydration kann ein Data Lake oder eine andere Datenquelle sein.

Erfahren Sie, was eine Dateneingabe-Pipeline ist und wie Sie sie für die Datenanforderungen Ihres Unternehmens nutzen können.

Die Datenintegration ist ein grundlegender Bestandteil der Datenwissenschaft und -analyse. Daten können überwältigend sein und zu viele Daten aus verschiedenen Quellen bereitstellen, die sortiert werden müssen, um zeitnahe, effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Datenintegration sortiert große strukturierte und unstrukturierte Datensätze, wählt Datensätze aus und strukturiert die Daten, um gezielte Erkenntnisse und Informationen zu liefern.

Die Datenintegration ist eine Aufgabe für sich. Sie erfordert oft, dass die alten Prozesse eines Unternehmens, die für ein aktuelles System von zentraler Bedeutung sind, übernommen werden und das System dann für moderne digitale Nutzer aktualisiert wird.

Erfahren Sie, auf welche Hindernisse die Gesundheitsbranche bei der Verlagerung von Daten in die Cloud stößt und wie sie diese überwinden kann.

Lernen Sie die wichtigsten Datenintegrationsmuster kennen und erfahren Sie, welche Sie für die Verlagerung Ihrer Unternehmensdaten in die Cloud verwenden sollten.

Eine Datenintegrationsplattform wird in erster Linie von IT-Experten genutzt und verwaltet. Sie ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu sortieren und umzuwandeln, so dass sie für verschiedene Geschäftszwecke verwendet oder an bestimmte Benutzer, Geschäftseinheiten, Partner, Anwendungen oder künftige Lösungen weitergeleitet werden können.

Der Datenintegrationsprozess ist die Methode, mit der ein Unternehmen Daten aus verschiedenen Plattformen und Datensätzen zu einer kohärenten, übergreifenden digitalen Architektur kombiniert.

Ein Datenintegrationsplan hilft dabei, einen Rahmen für die digitale Transformation zu schaffen, indem er die Zeitpläne, Ziele, Erwartungen, Regeln und Rollen enthält, die eine vollständige Datenintegration umfassen werden.

Datenintegrationsstrategien helfen dabei, die effizientesten und intelligentesten Lösungen zum Speichern, Extrahieren und Verbinden von Informationen mit Geschäftssystemen und Plattformen zu finden und zu implementieren.

Ein Beispiel für eine Datenintegrationsstrategie gibt einen Überblick darüber, wie Datenintegrationsstrategien funktionieren. Dazu gehört in der Regel eine Liste bestimmter Elemente von Datenintegrationsstrategien.

Ein Data Lake ist eine Art von Datenspeichersystem mit großer Kapazität, das "rohe" (halb- und unstrukturierte, d. h. Streaming, IoT usw.) Daten in ihrem nativen Format speichert, bis sie benötigt werden. Im Gegensatz zu hierarchischen Datenspeicherarchitekturen, bei denen strukturierte Daten in Ordnern gespeichert werden, wird bei einem Data Lake eine flache Architektur verwendet.

Erfahren Sie, welche Produkte für die Verwaltung des Data Lake zur Verfügung stehen, um das Beste aus den Daten Ihres Unternehmens herauszuholen.

Ein Data Lakehouse ist eine hybride Datenplattform, die Funktionen von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert.

Die Datenabfolge bezieht sich auf die Verfolgung und Visualisierung des Datenflusses während des gesamten Lebenszyklus, vom Ursprung bis zum endgültigen Ziel.

Ein Data Mart ist eine spezifische Teilmenge von Daten, die in einem Data Warehouse gespeichert sind, und ermöglicht es bestimmten Abteilungen, die von ihnen benötigten Daten einfacher und schneller zu finden.

Data Mesh ist ein Rahmenwerk für die Verwaltung von Unternehmensdaten, das definiert, wie geschäftsbereichsspezifische Daten so verwaltet werden können, dass die Geschäftsbereiche ihre Daten selbst besitzen und verwalten können.

Data Mesh und Data Fabric sind Rahmenwerke für die Datenanalyse und -verwaltung, die sich weitgehend ähneln und überschneiden, sich aber in einigen Bereichen unterscheiden.

Datenmigrationstools unterstützen Teams bei der Datenmigration, einschließlich der Migration von Daten vor Ort, der Cloud-basierten Datenmigration und der Migration von Open-Source-Daten.

Data Mining ist eine Schlüsseltechnik der Datenwissenschaft, bei der es darum geht, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Es ist unerlässlich für die Mustererkennung, Informationsextraktion und Wissensentdeckung und spielt eine entscheidende Rolle bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen.

Datenverschleierung ist eine Sicherheitstechnik, bei der sensible Daten so verändert werden, dass sie vor unbefugtem Zugriff geschützt sind und gleichzeitig ihre Verwendbarkeit erhalten bleibt.

Eine Datenpipeline ist ein Dienst oder eine Reihe von Aktionen, die Daten nacheinander verarbeiten. Die übliche Funktion einer Datenpipeline besteht darin, Daten von einem Zustand oder Ort in einen anderen zu verschieben.

Eine Datenpipeline-Architektur ist ein System, das Daten erfasst, organisiert und so weiterleitet, dass sie zur Gewinnung von Erkenntnissen genutzt werden können. Rohdaten enthalten zu viele Datenpunkte, die möglicherweise nicht relevant sind.

Eine Datenplattform ist eine Technologielösung für die Speicherung, Verwaltung und Analyse von Daten.

Bei der Erstellung von Datenprofilen werden Daten aus vorhandenen Informationsquellen analysiert, um Statistiken und Informationen über die Struktur, den Inhalt und die Qualität der Daten zu sammeln.

Die Datenherkunft bezieht sich auf den detaillierten Verlauf und die Abstammung eines Datenteils, einschließlich Informationen über seinen Ursprung, seine Umwandlungen und seine Bewegungen.

Datenqualitätsmetriken sind wesentliche Standards zur Bewertung des Zustands und der Eignung von Daten für bestimmte Zwecke.

Unter Datenreplikation versteht man das Kopieren von Daten, um die Konsistenz über mehrere Standorte oder Systeme hinweg zu gewährleisten.

Als Datensumpf wird ein schlecht verwalteter Datenspeicher bezeichnet, der die Datenanalyse und datengesteuerte Entscheidungsfindung erschwert.

Die Datensynchronisierung stellt sicher, dass die Daten über verschiedene Geräte, Systeme oder Anwendungen hinweg konsistent und aktuell sind. Dies trägt zur Wahrung der Datenintegrität bei.

Bei der Datenvirtualisierung wird eine virtuelle Schicht zwischen den Datenquellen und den Anwendungen, die die Daten nutzen, aufgebaut.

Erfahren Sie, welche Technologieunternehmen Data-Warehouse-Dienste für die Datenspeicherung in Ihrem Unternehmen anbieten können.

Die große Popularität und die Möglichkeiten, die sich aus Data Warehouses ergeben, haben die Entwicklung zahlreicher Data Warehousing-Tools gefördert.

Eine Datenbank ist eine strukturierte Sammlung von Daten, auf die leicht zugegriffen, die verwaltet und aktualisiert werden kann.

Bei der Datenbankreplikation werden doppelte Versionen einer Datenbank erstellt und gepflegt, um die Konsistenz und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten.

Ein Datenbankschema ist ein Entwurf, der die Struktur einer Datenbank, einschließlich Tabellen, Felder und Beziehungen, beschreibt.

Erfahren Sie alles über Deep Learning - von der Beziehung zum maschinellen Lernen bis hin zur zunehmenden Anwendung in vielen Bereichen.

Ein rein digitaler Kunde ist genau das, wonach es klingt - ein Kunde, mit dem ein Unternehmen auf irgendeiner nicht-physischen Ebene in Kontakt tritt. Für digitale Kunden gelten wiederum eigene Best Practices des Unternehmens.

Digital Marketing Analytics umfasst die Messung, Sammlung und Analyse von Marketingdaten zur Optimierung digitaler Marketingstrategien.

EAI, oder Enterprise Application Integration, ist ein Rahmenwerk zur Verbindung verschiedener Unternehmensanwendungen, um die gemeinsame Nutzung von Daten und die Automatisierung von Prozessen zu ermöglichen.

EDI (Electronic Data Interchange) ist eine Methode zur Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Systemen ohne menschliches Zutun.

Ein Unternehmensarchitekt ist ein Fachmann, der für die Gestaltung und Verwaltung des IT-Rahmens eines Unternehmens verantwortlich ist.

Ein Enterprise Data Warehouse ist eine groß angelegte Datenbank, die Geschäftsdaten aus verschiedenen Quellen für Berichte und Analysen konsolidiert.

Enterprise Resource Planning (ERP) ist eine Art von Software, die es einem Unternehmen ermöglicht, viele seiner täglichen Geschäftsaktivitäten zu verwalten und zu automatisieren.

Ein Enterprise Service Bus (ESB) ist eine Architektur, die die Kommunikation zwischen verschiedenen Umgebungen, z. B. Softwareanwendungen, ermöglicht.

Ein Datenintegrationsprozess, der Extraktion, Transformation und Laden umfasst.

Eine ETL-Pipeline ist eine Reihe von Prozessen zum Extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten aus einem System in ein anderes.

Beim ETL-Prozess werden Daten aus Quellsystemen extrahiert, in ein analysierbares Format umgewandelt und in ein Data Warehouse geladen.

Die ETL-Prüfung umfasst den Prozess der Validierung, Verifizierung und Qualifizierung von Daten und verhindert gleichzeitig doppelte Datensätze und Datenverluste.

GenAI, die Abkürzung für Generative Artificial Intelligence, bezieht sich auf KI-Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte, Ideen oder Daten zu generieren, die die menschliche Kreativität imitieren.

GenAI-Anwendungen beziehen sich auf den praktischen Einsatz von Technologien der generativen künstlichen Intelligenz in verschiedenen Branchen und Sektoren.

Generative KI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die neue Daten erzeugen kann, die den Daten ähneln, auf denen sie trainiert wurde.

Generative Integration ist ein fortschrittlicher Ansatz zur Daten- und Anwendungsintegration, der generative KI und Large Language Models (LLMs) nutzt.

Guidewire ist eine Plattform, die zentrale Back-End-Software für die Schaden- und Unfallversicherungsbranche anbietet.

Ein Hadoop Data Lake basiert auf einer Plattform, die aus Hadoop-Clustern besteht, und ist in der Data-Lake-Architektur besonders beliebt, da es sich um Open Source handelt.

Die Aufnahme von Daten für die Datenspeicherung, -sortierung und -analyse ist ein fortlaufender Prozess, der die Grundlage der Systemarchitektur und des Datenmanagements bildet. Die Geschwindigkeit der Datenaufnahme ist Teil der Schaffung von Echtzeit-Dateneinblicken und ein Wettbewerbsvorteil für die Geschäftsstrategie.

Die Vorteile von Hive ermöglichen eine einfachere Integration mit benutzerdefinierten Elementen, wie Erweiterungen, Programmen und Anwendungen. Außerdem ist es besser für die Batch-Dateneingabe und -verarbeitung geeignet.

Bei der Hyperautomatisierung werden fortschrittliche Technologien wie KI und maschinelles Lernen eingesetzt, um komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren.

Eine Integration ist der Prozess, bei dem verschiedene Systeme und Anwendungen miteinander kombiniert werden, damit sie zusammenarbeiten.

Application integration Software, die im Allgemeinen als "Middleware" eingestuft wird, d. h. Software, die das Bindeglied zwischen den Schnittstellen von Betriebssystemen, Software und Datenbanken bildet.

Erfahren Sie mehr über bewährte Verfahren für die Cloud-Integration und wie sie Ihrem Unternehmen helfen können.

Integration Platform as a Service (IPaaS) ist ein Cloud-basiertes Integrationssystem, das Softwareanwendungen aus verschiedenen Umgebungen wie Geräten, IoT, Anwendungen usw. miteinander verbindet.

Ein Integrationsanforderungsdokument bewertet und beschreibt die Anforderungen für eine erfolgreiche Datenintegration. Ähnlich wie bei einer Systems/Software Requirements Specification (SRS) werden in den Integrationsanforderungen das erwartete Verhalten und die Funktionen des Integrationsprojekts und der zugehörigen Systeme formuliert. Die meisten Integrationsanforderungsdokumente sind Teil eines größeren Datenintegrations-Anforderungsplans und von Qualitätsstandards für Dienstleistungen.

Erfahren Sie, wie das Internet der Dinge (IoT) KI und GenAI nutzt, um Branchen mit intelligenten, vernetzten Geräten und Echtzeitdaten zu verändern.

Erfahren Sie, was die iPaaS-Architektur ist und wie sie Ihnen helfen kann, die digitale Infrastruktur Ihres Unternehmens in die Cloud zu verlagern.

Ein Java-Leistungstest prüft die Leistung einer Java-Anwendung auf Geschwindigkeit und Effizienz.

Erfahren Sie, was Java Speed Test Code ist und wofür er verwendet wird.

In diesem Artikel geben wir eine kurze Beschreibung von JSON und erklären, wie es hauptsächlich verwendet wird.

Ein Large Language Model (LLM) ist eine Art künstliche Intelligenz, die auf der Grundlage großer Datenmengen menschenähnliche Texte verarbeitet und generiert.

Bei der Integration von Altsystemen geht es darum, die Kommunikation zwischen älteren, oft veralteten Systemen und neueren Systemen oder Technologien zu ermöglichen.

Die Oracle E-Business Suite ist eine Reihe von integrierten Geschäftsanwendungen, die von Oracle bereitgestellt werden.

Hier finden Sie alles, was Sie schon immer über einen Algorithmus für maschinelles Lernen wissen wollten.

Stammdatenverwaltungssoftware bereinigt und standardisiert Daten und schafft so eine einzige Quelle der Wahrheit. Erfahren Sie mehr über die vielen Vorteile der Datenverwaltungssoftware.

Erfahren Sie, wo sich die Microsoft Azure Storage-Server befinden und wie deren Standorte Ihr Unternehmen unterstützen können.

Der Modern Data Stack ist eine Reihe von Technologien, die für eine schnelle Datenintegration, -umwandlung und -analyse optimiert sind.

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten verwendet wird.

Die Verlagerung von Daten in die Cloud, auch bekannt als Cloud-Migration, bedeutet, dass Daten, die auf staatlichen Servern, persönlichen/physischen Servern gespeichert sind, auf eine vollständig digitale Speicherplattform verlagert werden.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlichen (natürlichen) Sprachen befasst.

Eine Netzwerkanwendung ist eine Software, die Funktionen über ein Netzwerk ausführt, z. B. die gemeinsame Nutzung von Dateien.

In der Informatik und Technologie kann sich der Begriff "Knoten" je nach Kontext auf mehrere verschiedene Konzepte beziehen. Sehen Sie sich diese allgemeinen Definitionen an.

Die Orchestrierung umfasst die automatisierte Anordnung und Koordinierung komplexer Aufgaben innerhalb eines Arbeitsablaufs.

Prescriptive Analytics ist eine Art der Analytik, die Daten und Algorithmen verwendet, um Empfehlungen für den Umgang mit potenziellen zukünftigen Situationen zu geben.

Die Extraktion von Daten aus Salesforce mit Informatica ist möglicherweise nicht die beste Lösung für die Datenextraktion und -integration.

Python vs. Java: Python und Java sind beides Programmiersprachen, von denen jede ihre Vorteile hat. Der wichtigste Unterschied zwischen den beiden Sprachen ist die Art und Weise, wie sie Variablen verwenden. Python-Variablen sind dynamisch typisiert, während Java-Variablen statisch typisiert sind.

Python und Java sind zwei der beliebtesten und robustesten Programmiersprachen. Lernen Sie die Unterschiede in diesem Leistungsvergleich zwischen Java und Python kennen.

Echtzeit-Datenreplikation ist die nahezu sofortige Duplizierung und Synchronisierung von Daten über mehrere Systeme hinweg, um Konsistenz, hohe Verfügbarkeit und die Unterstützung von Disaster Recovery in unterschiedlichen Umgebungen zu gewährleisten.

Representational State Transfer ist ein architektonischer Stil für Software, der eine Reihe von Prinzipien, Eigenschaften und Einschränkungen für die Standardisierung von Operationen auf der Grundlage von http bereitstellt.

Retrieval Augmented Generation ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, der die Stärken von Retrieval-basierten Methoden und generativen Modellen kombiniert, um die Qualität und Relevanz der generierten Texte zu verbessern.

Bei der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) werden Software-Roboter eingesetzt, um sich wiederholende Aufgaben in Geschäftsprozessen zu automatisieren.

RPA im Gesundheitswesen bezieht sich auf die Anwendung von Robotic Process Automation im Gesundheitswesen für Aufgaben wie Rechnungsstellung und Dateneingabe.

SAP Analytics ist ein System, das mit Hilfe von Predictive Cloud Analytics zukünftige Ergebnisse vorhersagt und es Datenanalysten und Unternehmensvertretern ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen.

SAP-Integrationen übernehmen Daten aus einer Quelle (z. B. einer Anwendung oder Software) und machen sie in SAP lesbar und nutzbar.

Unter Schemadrift versteht man die allmählichen Änderungen, die im Laufe der Zeit an der Struktur, dem Format oder der Organisation von Daten in einer Datenbank oder einem Datensystem auftreten.

Eine semantische Datenschicht ist eine konzeptionelle Schicht in einem Informationssystem, die den Rohdaten Bedeutung und Kontext verleiht und so einen intuitiveren und effizienteren Datenzugriff, eine bessere Integration und eine bessere Analyse ermöglicht.

Die semantische Suche ist eine Suchtechnologie, die darauf abzielt, die Suchgenauigkeit zu verbessern, indem sie die kontextuelle Bedeutung von Suchbegriffen versteht.

Bei der Sentimentanalyse werden NLP, Textanalyse und Computerlinguistik eingesetzt, um subjektive Informationen aus Textdaten zu identifizieren und zu extrahieren.

Die Snowflake-Datenbank ist eine Data-Warehouse-Lösung in der Cloud, die auf der Software von Snowflake basiert.

Die Software-Integration ermöglicht es, mehrere Arten von Software-Teilsystemen zu einem einzigen, einheitlichen System zu verbinden.

Erfahren Sie, wie Spark SQL die Verwendung von Spark schneller und einfacher macht.

Was ist eine Splunk-Abfrage? Erfahren Sie, wie sie Maschinendaten zugänglich, nutzbar und wertvoll für jedermann macht.

SQL Azure ist ein verwalteter relationaler Datenbankdienst, der von Microsoft Azure bereitgestellt wird.

SQL in der Datenanalyse bezieht sich auf die Verwendung von SQL (Structured Query Language) zur Abfrage und Bearbeitung von Daten zu Analysezwecken.

SQL-Server-Funktionen sind Sätze von SQL-Anweisungen, die bestimmte Aufgaben ausführen und es ermöglichen, allgemeine Aufgaben einfach zu replizieren.

SSL-Authentifizierung steht für Secure Sockets Layer und ist ein Protokoll zur Herstellung einer sicheren Verbindung für die Interaktion zwischen Benutzer und Server.

Das REST-Framework, das für netzbasierte Anwendungen verwendet wird. Es stützt sich auf einen clientbasierten zustandslosen Server. Eine SSL-Authentifizierung stellt sicher, dass die Interaktionen zwischen Client und Server sicher sind, indem die Verbindung zwischen ihnen verschlüsselt wird.

Die Transaktionsdatenbank ist ein spezieller Datenbanktyp, der für die Abwicklung eines hohen Transaktionsvolumens ausgelegt ist. Sie gewährleistet die Datenintegrität und unterstützt die Echtzeitverarbeitung, was sie für Anwendungen wie Online-Banking und E-Commerce unverzichtbar macht.

Traditionelle relationale Data Warehouses werden zunehmend durch nicht-relationale Big Data ergänzt oder auf diese umgestellt. Mit dem Wechsel zu Big Data sind neue Fähigkeiten, Ansätze und Technologien erforderlich.

Bei bidirektionalem SSL, auch bekannt als gegenseitiges SSL, bestätigt der Client die Identität des Servers und der Server die Identität des Clients.

Vektordatenbanken speichern und durchsuchen hochdimensionale Daten. Erfahren Sie mehr über ihre KI-Anwendungsfälle, technische Details und die Integration für skalierbare, effiziente Anwendungen.

Vektoreinbettungen sind eine Art der Darstellung, die hochdimensionale Daten in einen kontinuierlichen Vektorraum umwandelt.

Die Vektorindizierung ist eine Technik des maschinellen Lernens und der Datenabfrage, die zur effizienten Organisation und Suche großer Mengen hochdimensionaler Vektoren verwendet wird.

Eine VPC (Virtual Private Cloud) ist ein sicheres, isoliertes virtuelles Netzwerk in einer öffentlichen Cloud-Umgebung.

Workday Cloud Connect for Benefits ist eine Unternehmensmanagement-Suite, die ein einziges System für die Verwaltung Ihrer Mitarbeiterleistungen bietet.

Der Workday EIB (Enterprise Interface Builder) ist ein Werkzeug, das den Benutzern sowohl eine geführte als auch eine grafische Schnittstelle bietet.

Workday bietet cloudbasierte Unternehmensanwendungen und Management-Suiten mit einer einzigen Architektur, die Finanz-, Personal- und Analysefunktionen in einem einzigen System vereinen.