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Boris Vogt

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Boris Vogt verantwortet den Bereich Business Intelligence & Data Analytics bei der MID GmbH. Er ist seit fast 20 Jahren in IT-Projekten im Allgemeinen und seit ca. 15 Jahren im Speziellen mit den Schwerpunkten Datenintegration, -migration und -transformation sowie der Modellierung und Architektur von Data Warehouse Lösungen und deren Visualisierung tätig.

 

Die neuesten Posts von Boris Vogt

Nutzung und Zielrichtung von Data Warehouse und Big Data

 Boris Vogt

 28 Aug 2019

BI/DWH, DWH

Data Warehouse und Big Data –
Grundpfeiler eines modernen Data Hubs - Teil 3

Unter dem Motto – „Data Warehouse und Big Data – Grundpfeiler eines modernen Data Hubs“ – stellen wir Ihnen hier diese beiden Lösungen vor. Neben einer Gegenüberstellung der Unterschiede beider Welten, erhalten Sie auch eine Nutzendarstellung. Ziel ist es, das „Warum“ und „Wofür brauche ich welche Ansätze“, zu liefern.

Dies ist der dritte Teil der Serie. In diesem Artikel geht es um den Nutzen und die Zielrichtung von Data Warehouse und Big Data.

Die Entscheidung zur Nutzung einer klassischen DWH-Welt oder einer modernen Big Data-Welt hängt maßgeblich von der Zielrichtung ab (vgl. Abbildung 4). Im Folgenden werden unterschiedliche Zielrichtungen von beiden Welten aus dem praktischen Erfahrungsschatz vieler Kundenprojekte der Autoren diskutiert.

 

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Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Big Data?

 Boris Vogt

 21 Aug 2019

BI/DWH, DWH

Data Warehouse und Big Data –
Grundpfeiler eines modernen Data Hubs - Teil 2

Unter dem Motto – „Data Warehouse und Big Data – Grundpfeiler eines modernen Data Hubs“ – stellen wir Ihnen hier diese beiden Lösungen vor. Neben einer Gegenüberstellung der Unterschiede beider Welten, erhalten Sie auch eine Nutzendarstellung. Ziel ist es, das „Warum“ und „Wofür brauche ich welche Ansätze“, zu liefern.

Dies ist der zweite Teil der Serie. In diesem Artikel geht es um die Unterschiede zwischen Data Warehouse und Big Data-Lösungen.

Beide Lösungen haben durchaus Gemeinsamkeiten wie z.B. die Verwaltung großer Datenmengen und deren Verwendung im Reporting. Dennoch gibt es einige wichtige Unterschiede, die in dieser Tabelle übersichtlich dargestellt werden.

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Was ist Data Warehouse? Was ist Big Data?

 Boris Vogt

 14 Aug 2019

BI/DWH, DWH

Data Warehouse und Big Data –
Grundpfeiler eines modernen Data Hubs – Teil 1

Unter dem Motto – „Data Warehouse und Big Data – Grundpfeiler eines modernen Data Hubs“ – stellen wir Ihnen hier diese beiden Lösungen vor. Neben einer Gegenüberstellung der Unterschiede beider Welten, erhalten Sie auch eine Nutzendarstellung. Ziel ist es, das „Warum“ und „Wofür brauche ich welche Ansätze“, zu liefern.
In dieser 3-teiligen Blogserie starten wir heute mit der Definition von Data Warehouse und Big Data. Im zweiten Blogbeitrag erwartet Sie dann die Gegenüberstellung der Beiden sowie in Teil 3 eine Nutzendarstellung und möglicher Ausblick auf zukünftige Lösungsansätze.

Daten sind in Unternehmen mittlerweile ein anerkannter Vermögenswert. Um diesen Vermögenswert intelligent zu nutzen, haben sich in der Praxis konventionelle Data-Warehouse (DWH)- und moderne Big-Data-Ansätze entwickelt. Da Daten die Grundlage dieser beiden Ansätze bilden, werden sie aus einer Makroperspektive häufig gleichgesetzt. Tatsächlich nehmen sie jedoch unterschiedliche technische, fachliche und rechtliche Parameter in den Blick: Ein klassisches DWH und Big-Data-Technologien bieten also Lösungen für ganz unterschiedliche Aufgabenstellungen und Zielrichtungen eines Unternehmens. Für eine optimale Ausschöpfung der Daten und Steigerung der Konkurrenzfähigkeit ist für Unternehmen eine zielgerichtete Symbiose der Ansätze eines DWH sowie von Big Data Lösungen umzusetzen. Die Koexistenz beider Ansätze schafft eine maximale Wertschöpfung.

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