Data Warehousing schreitet weiter voran. Die Art und Weise, wie Behörden ihre Daten verwenden, entwickelt sich aufgrund neuer Technologien wie virtuellem Data Warehousing und KI-gestützter Datenanalysetools weiter.
Sie müssen die neuesten Entwicklungen im Data Warehousing genau beobachten, um Ihre Konkurrenten zu überlisten.
In diesem Artikel werden wir einige der Lagertrends für 2023 erörtern. Lass uns gehen!
Die Konsolidierung aller Daten Ihres Unternehmens in einem einzigen Repository ist der Prozess des Data Warehousing. Unternehmen, die ein Data Warehouse einführen, können die verstreuten und isolierten Daten, die sie verwenden, organisieren und eine einzige Informationsquelle für alle ihre Informationen einrichten.
Das kanalübergreifende Reporting wird durch ein Data Warehouse einfacher und schneller gemacht. Mithilfe eines Data Warehouse können Sie Berichte mit nur wenigen Klicks erstellen, anstatt stundenlang Daten aus zahlreichen Quellen vergleichen zu müssen.
Darüber hinaus können Sie mit einem Data Warehouse alle Daten Ihres Unternehmens in Sekundenschnelle abfragen und sie mithilfe von Grafiken, Diagrammen und Tabellen in einem visuellen Dashboard anzeigen.
Business Intelligence basiert auf einem Data Warehouse, das es Marketern ermöglicht, ihr Data Warehouse zu analysieren und datengesteuerte Kampagnen zu erstellen.
Jedes bedeutende Unternehmen wird 2022 ein Data Warehouse benötigen, um seine Daten effektiv verarbeiten zu können. Lassen Sie uns die spezifischen Faktoren untersuchen, die Data Warehousing in diesem Jahr für Behörden unverzichtbar gemacht haben.
Zu den Bemühungen der Unternehmen, Energie zu sparen, gehört zunehmend Cloud Data Warehousing. Es ist wunderbar zu sehen, wie sich im Zuge der Bekämpfung des Klimawandels ein umweltfreundlicher Data-Warehousing-Trend abzeichnet.
Der Energieverbrauch in Cloud-Rechenzentren liegt deutlich über dem Industriestandard. Unternehmen in der EU schätzen, dass der Energieverbrauch 2021 aufgrund der Verlagerung ihrer Unternehmensdaten an SaaS-Speicheranbieter um 80% sinken wird.
Der Trend, dass Unternehmen in den letzten zehn Jahren eine große Anzahl von SaaS-Anwendungen einsetzen — durchschnittlich 110 für Unternehmen — hat dazu geführt, dass Daten auf mehrere Plattformen verteilt wurden. Dieser Ansatz kann die Anforderungen an Datenfachleute im IT-Bereich erhöhen und die Kosten für Wartungs- und Abonnementgebühren in die Höhe treiben.
Unternehmen werden den Datenbetrieb auf schnellere KI-Systeme umstellen müssen, die maschinelles Lernen unterstützen, da die Menge der verarbeiteten Daten voraussichtlich schnell zunehmen wird.
Unternehmen, die KI in ihre Data-Warehousing-Systeme integrieren, können ihre Betriebskosten senken und Datenoperationen effektiver durchführen, da die Funktionen zur Trend- und Musteranalyse ständig weiterentwickelt werden.
Servercluster werden beim In-Memory-Computing verwendet, um alle RAM- und CPU-Ressourcen zu bündeln. Dieser Ansatz verteilt die Datenverarbeitungs- und -verarbeitungsaufgaben auf den gesamten Cluster und sorgt so für eine deutlich verbesserte Leistung und Skalierbarkeit.
In-Memory-Computing, das ursprünglich im Finanzdienstleistungssektor beliebt war, wuchs im Zuge der jüngsten Umstellung auf Telearbeit schnell an und ist derzeit im Data Warehousing beliebt.
Durch den Einsatz von Middleware sind virtuelle Data Warehouses Sammlungen mehrerer Datenbanken, die gleichzeitig durchsucht werden können. Virtuelles Data Warehousing ist beliebt, weil es kostengünstiger ist und schneller implementiert werden kann als physische Alternativen.
Virtualisierung kann die Laufgeschwindigkeit erhöhen und die Betriebskosten um das Vierfache senken, da die physische Datenreplikation entfällt.
Eine Analysetechnik, die als „datenbankinterne Analytik“ bekannt ist, analysiert Daten, während sie noch dort gespeichert sind, in einer Datenbank oder einem Data Warehouse. Das Speicherdesign umfasst datenbankinterne Analysen, sodass nach Übertragungen keine zusätzlichen Anwendungen erforderlich sind.
Interne Analysevorgänge minimieren den Datentransport, senken den Bandbreitenbedarf und verringern die Sicherheitsbedenken, die mit der Verteilung vertraulicher Daten auf mehrere Standorte und Geräte verbunden sind.
Benutzer ziehen möglicherweise Daten aus Warehouses über Dutzende verschiedener Apps in einer Arbeitsumgebung ab, die stark auf SaaS angewiesen ist. Daher hat sich Analytik auf Abruf in den meisten Unternehmen zu einer beliebten Praxis entwickelt.
Mit On-Demand-Analysen können Kunden mithilfe mehrerer Softwareplattformen auf Daten in Sandboxen — einem Host für virtuelle Maschinen — zugreifen. Viele Unternehmen nutzen diese Strategie, um dem steigenden Bedarf an besseren und schnelleren Analyseabläufen gerecht zu werden.
Durch die Verwendung der Datenkomprimierung sind weniger Bits (Binärziffern) erforderlich, um dieselbe Datenmenge aufzunehmen. Es funktioniert, indem Referenzbibliotheken für die Einsen und Nullen der Binärdaten erstellt werden und dann größere Zeichenketten durch kürzere Referenz-Tags ersetzt werden.
Ihre Daten können komprimiert werden, um Platz auf Ihrer Festplatte zu sparen, Datenübertragungen zu beschleunigen und Ihre gesamten Speicherkosten zu senken. Aus diesem Grund gehört es seit langem zu den beliebtesten Data Warehousing-Innovationen und wird wahrscheinlich auch in Zukunft Bestand haben.
Große Datenmengen werden vom Open-Source-Programm Hadoop mithilfe eines verteilten Dateisystems und einer parallelen Verarbeitungstechnik namens MapReduce schnell verarbeitet.
In den letzten zehn Jahren hat die Nutzung des Programms zu- und abgenommen, aber angesichts der aktuellen Data-Warehousing-Trends hat es wieder zugenommen.
Anwendungen für Data Warehousing richten sich häufig an Entwickler. Um den Wert ihrer Daten zu maximieren, benötigen Marketing- und Vertriebsmitarbeiter jedoch zunehmend Zugriff auf dieselben Datenmanagementsysteme.
Data-Warehousing-Lösungen ohne Code, die mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche erstellt wurden, bieten diese leistungsstarke Technologie für eine breitere Verwendung für Personen ohne technischen Hintergrund, die möglicherweise keine Erfahrung mit dem Programmieren und Verfassen von Abfragen haben.
Die 9 neuesten Data-Warehousing-Trends für 2023 sind nun vollständig. Wenn Sie diesen Data-Warehousing-Trends folgen, sind Sie in der Lage, erfolgreich zu sein, wenn Sie mehr aus Ihren Daten herausholen möchten.
Sie müssen Ihr Data Warehouse einrichten, um loszulegen, und Sie werden sofort damit beginnen, seine Früchte zu ernten.
Mehrere Mitarbeiter des SnapStack-Teams, die Data Warehouse-Spezialisten sind, sind bestrebt, die besten Lösungen anzubieten. Wenn Sie solche Ressourcen benötigen, kontaktieren Sie uns bitte unter contact@snapstack.cz oder über unsere Social-Media-Kanäle.
Genieß den Rest deiner Woche.
Hallo Freunde, ich hoffe ihr hattet eine tolle und produktive Woche. Das ist Jordan von SnapStack Solutions. Sie wissen, dass es Freitag ist, an dem unsere Artikel in Ihren sozialen Medien erscheinen, um Ihnen den Tag zu versüßen.
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Hallo hallo, hier ist Jordan von SnapStack Solutions, der im neuen Jahr wieder mit frischer Energie zu Ihnen kommt. Ich hoffe, Sie haben die Feiertage mit Ihren Liebsten genossen. Im Namen meines gesamten Teams wünsche ich Ihnen einen ruhigen Geist, ein harmonisches Zuhause und ein erfolgreiches Jahr! 🙂
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Guten Tag, alle zusammen! Wie jeden Freitag ist hier Jordan von SnapStack Solutions, und ich treffe mich mit Ihnen und spreche über die wichtigsten Komponenten des IT-Bereichs.
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