Datasolut Blog

Blog zu Data Science, KI, Data Platform, Lakehouse, Machine Learning (MLOps)

Big Data Vor 2 Wochen

Streaming Daten: Einführung und Überblick wichtiger Frameworks

Streaming-Daten sind Daten, die mit einem Streaming-Framework in „Echtzeit“ verarbeitet werden. Der Unterschied zur reinen Nachrichtenverarbeitung besteht darin, dass komplexe Operationen (Aggregationen, Joins, etc.) auf den Datenströmen durchgeführt werden können. […]
Big Data Word Cloud
Big Data Vor 2 Wochen

Was ist Big Data? Definition, 4 V’s und Technologie

Big Data ist ein großer Trend in der Geschäftswelt und schafft für viele Unternehmen einen enormen Mehrwert. Big Data ermöglicht die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Spezielle Technologien ermöglichen […]
Big Data Vor 2 Monaten

Hadoop einfach erklärt!

Apache Hadoop ist eine verteilte Big Data Plattform, die von Google basierend auf dem Map-Reduce Algorithmus entwickelt wurde, um rechenintensive Prozesse bis zu mehreren Petabytes zu erledigen. Hadoop ist eines […]
Grafik zeigt vier Säulen des Data Mesh: Domain Ownership, Data as a Product, Self-Service Datenplattform, Federated Governance.
Big Data Vor 2 Monaten

Was bedeutet Data Mesh? – Data Mesh-Architektur erklärt

Was ist eigentlich Data Mesh und wofür wird es verwendet? In diesem Artikel erläutern wir Ihnen die Grundprinzipien von Data Mesh und wie diese in der Praxis umgesetzt werden. Anhand […]
Big DataDatabricks Vor 5 Monaten

Der Data Lakehouse Ansatz – eine moderne Cloud-Datenplattform

Ein Data Lakehouse-Ansatz bietet die Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lakes in Kombination mit hoher Datenqualität, Transaktionssicherheit und vereinfachter und vereinheitlichter Verwaltung bzw. Governance des Data Warehouse. Der Data Lakehouse […]
Big Data Vor 10 Monaten

Data Warehouse vs. Data Lake: Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Was unterscheidet eigentlich ein Data Warehouse von einem Data Lake? Diese Frage soll hier beantwortet werden. Beide Konzepte stellen Speichermöglichkeiten für die verschiedenen Daten eines Unternehmens dar, sind aber grundsätzlich […]
Die Datenplattform besteht aus einem Data Lake, welcher Rohdaten und durch den ETL-Prozess in verarbeitete Daten umwandelt. Dafür werden bestimmte Tools verwendet. Einmal verarbeitet, kann Mehrwert aus den Daten gezogen werden.
Big Data Vor 10 Monaten

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository für eine unbegrenzte Menge von strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten in ihrer Rohform. In diesem Beitrag erklären wir, was der Data Lake ist, […]
Big DataData Engineering Grundlagen Vor 1 Jahr

Auto Loader von Databricks

Databricks Auto Loader ist eine optimierte Dateischnittstelle, die automatisch inkrementelle Datenladungen aus Ihrem Cloud-Speicher durchführen kann, um die geladenen Daten dann in Delta Lake Tables abzuspeichern. Wie genau der Databricks […]
Big Data Vor 1 Jahr

Customer Data Platform – Funktionen, Vorteile und Unterschiede

Für erfolgreiches Marketing, braucht ein Unternehmen viele Daten und Informationen über die Kunden. Eine Customer Data Platforms (kurz: CDP) stellt die jede Kundeninformation an einer zentralen Stelle bereit. Andere Systeme und analytische Funktionen […]
Big Data Vor 1 Jahr

Was macht ein Data Engineer? Überblick über das Berufsbild

Ein Data Engineer beschäftigt sich mit dem Zusammentragen, Aufbereiten und Prüfen von Daten. Die Tätigkeit bildet die Grundlage für Big Data-, Data Warehouse und Analyseprojekte im Kontext von Data Science. […]
Big Data Vor 1 Jahr

Big Data im Marketing: Nutzen, Anwendungen und Herausforderungen

Das Marketing ändert sich grundlegend und Big Data spielt heute eine wichtige Rolle im Marketing. Kundendaten lassen sich einfach sammeln, speichern und analysieren, um Kunden das richtige Angebot zur richtigen Zeit […]
Big DataMachine Learning Vor 1 Jahr

Machine Learning Feature Store für Data Science

Ein Machine Learning Feature Store ist ein zentraler Datenspeicher speziell für Data Science Prozesse. Die Datenzugriffs- und verarbeitungsschicht unterstützt Projekte und Anwendungen des maschinellen Lernens und steigert so Effizienz und […]
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