Führen Sie alle erdenklichen strukturierten und unstrukturierten Daten zentral zusammen
DATA LAKE
Ein Data Lake speichert Daten in strukturierter und unstrukturierter Form, beispielsweise Daten aus ERP- und anderen IT-Systemen, Bilder, Videos, Text-Dokumente und andere Office-Dateien, Daten aus Webseiten und dem Social Media.
Anders als ein klassisches Data Warehouse, strukturiert ein Data Lake die Daten nicht vor, so dass Daten leichter integriert werden können. Der Data Lake dient jedoch für Data Scientists als wichtiger Pool an Daten zur Bewältigung von neuen Ananalyse-Aufgaben.
ETL-KETTEN
Zusammenführung von getrennt gehaltenen, jedoch im Zusammenhang stehenden Daten aus relevanten Datenquellen über kundenindividuelle und automatisierbare ETL-Prozessketten
SCHNITTSTELLEN
Über ODBC-, JDBC- und andere Schnittstellen können problemlos jegliche SQL-Datenbanken angebunden werden, um Daten aus ERP-, CRM- und anderen IT-Systemen zu integrieren
SQL & NOSQL
Einsatz von NoSQL-Datenbanken wie beispielsweise Cassandra, MongoDB, Neo4j oder HBase ermöglicht die effektive und effiziente Speicherung von Daten jeglicher Art von Text-Dokumenten über Maschinendaten bis hin zu graphen-orientierten Social Media Daten
UNSTRUKTURIERTE DATEN
Unter Einsatz von intelligenten Parsing- sowie MapReduce-Algorithmen, ist das Sammeln und Analysieren von unstrukturierten Daten kein Problem
VERTEILTES RECHNEN
Tools aus dem Apache Hadoop Ökosystem ermöglichen verteilte Speicherung und Auswertung von Daten