Architekturen für BI & Analytics


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Beschreibung

Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen - Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch - Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen - Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist. 'Architekturen für Business Intelligence & Analytics' setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert. Im Einzelnen werden behandelt: - Anforderungen an eine ganzheitliche BIA-Architektur - Architekturen und Technologien für Data Lakes - Datenzugriffsstrategien für Analytics - Enterprise Application Integration - Cloud-Konzepte und -Architekturen - Einfluss regulatorischer Anforderungen - Datenvirtualisierung - BIA-Architekturen für KMU Das Buch vermittelt wertvolle Einblicke und hilfreiche Anregungen für die erfolgreiche Konzeptionierung und Realisierung von BIA-Ökosystemen und -Landschaften in der Praxis.

EAN: 9783864908644
Farbverschnitt: Generell werden die Bücher ohne Farbverschnitt geliefert, auch wenn die Abbildungen einen Farbverschnitt zeigen.
Erscheinungsjahr: 2021
Produktform: Leinen, Gebunden
Titel der Reihe: Edition TDWI##
Redaktion: Gluchowski, Peter & Leisten, Frank & Presser, Gero
Seitenzahl/Blattzahl: 342
Keyword: BIA-Ökosystem; BIA-Landschaft; Data Lake; Cloud-Architekturen; Datenvirtualisierung; Business Intelligence; Datenmanagement; Datenpflege; Datenqualität; Datenqualitätsmanagement; Datenschutz; Digitale Transformation; IT-Governance; Metadaten; Software-Architektur; Business Analytics
Fachschema: Data Mining (EDV)~Informatik
Fachkategorie: Informatik, Data Mining
Thema: Verstehen
Text Sprache: ger
Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, "dpunkt.verlag GmbH"
Länge: 242 mm
Breite: 170 mm
Höhe: 26 mm
Gewicht: 772 gr
Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE)

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