Wandel von Data Warehouse Architekturen im Zeitalter von Big Data

Data Warehouse Systeme sind für Unternehmen heutzutage ein gern genutztes Mittel um Daten zu analysieren, auszuwerten und bereitzustellen. Doch bevor ein Data Warehouse umgesetzt und verwendet werden kann, gilt es die verschiedenen Ansätze zu verstehen und den Nutzen für die individuelle Situation zu erkennen. Neue Möglichkeiten in der IT können traditionelle Architekturen beeinflussen und erfordern eine Weiterentwicklung der bestehenden Architekturen. Vor allem Big Data birgt neue Probleme, aber bietet auch neue Chancen um noch mehr Informationen aus den immer weiter wachsenden Datenbergen zu gewinnen. Technologien wie Hadoop und Cloud Computing könnten hier die Lösung sein.

Autorentext
Geboren in Hamburg (1989); aufgewachsen in Mazedonien (Stip); Abitur am Wirtschaftsgymnasium St. Pauli in Hamburg; Bachelor of Science in Wirtschaftsinformatik an der Universität Hamburg; aktuelles Studium zum Master of Science in Wirtschaftsinformatik an der Universität Hamburg

Klappentext
Data Warehouse Systeme sind für Unternehmen heutzutage ein gern genutztes Mittel um Daten zu analysieren, auszuwerten und bereitzustellen. Doch bevor ein Data Warehouse umgesetzt und verwendet werden kann, gilt es die verschiedenen Ansätze zu verstehen und den Nutzen für die individuelle Situation zu erkennen. Neue Möglichkeiten in der IT können traditionelle Architekturen beeinflussen und erfordern eine Weiterentwicklung der bestehenden Architekturen. Vor allem Big Data birgt neue Probleme, aber bietet auch neue Chancen um noch mehr Informationen aus den immer weiter wachsenden Datenbergen zu gewinnen. Technologien wie Hadoop und Cloud Computing könnten hier die Lösung sein.

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