Moderne Datenorganisationen:
Auf der Reise zwischen Federated Data Lake, Data Fabric, Data Mesh bis zu Data Products, Data Marketplace, Data Governance
HOHE SKALIERUNG - LIEFERFÄHIGKEIT - FLEXIBILITÄT
08 - 09 April, 2025
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Past Interview: BEST IN CLASS BEIM DATAWAREHOUSE
Die Implementierung einer sinnvollen und gewinnbringenden Datenplattform, sei es ein Datawarehouse, ein Data Lake oder auch eine andere Form des Data Storage, setzt vor allem voraus, dass in der Vorbereitung der Datenbestand aufgeräumt wird. Denn um die Daten in geeigneter Form zu speichern, sie im Anschluss nutz- und auswertbar zu machen, ist es unabdingbar, dass sie beispielsweise möglichst frei von Doubletten sind, dass fehlerhafte Datensätze korrigiert oder bereinigt werden. Auch an dieser Stelle gilt „garbage in – garbage out“. Eine noch so gelungene Datenplattform mit den besten technischen Eigenschaften und wunderbaren Tools zur Auswertung der Daten oder angeschlossenen BI Lösungen bringt wenig Erfolg, wenn die Datenbasis schlecht ist. Daher ist die Antwort auf die Frage relativ einfach, wenn auch in der Umsetzung eine Herausforderung. Um ein aufgeräumtes Datawarehouse zu implementieren, benötigt man einen aufgeräumten Datenbestand.
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