Examples of using Data warehousing in German and their translations into English
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Political
Wir sind Spezialist für Data Warehousing.
Sie sind gut geeignet für Data Warehousing, Hadoop/MapReduce und parallele Dateisysteme.
Informations- und Planungssysteme, Data Warehousing.
Insbesondere auch im Data Warehousing ist Wissensmanagement gefragt: Fachliche Metadaten sind häufig rar und können auf diese Weise gewonnen werden.
Informations- und Planungssysteme, Data Warehousing.
Combinations with other parts of speech
Usage with adjectives
Usage with verbs
Data Warehousing in der Cloud bietet zwar viel mehr Flexibilität, es beseitigt jedoch nicht die grundlegenden Herausforderungen der Datenverwaltung.
Begriffe wie Business Intelligence, Business Analytics, Data Warehousing oder Software Engineering beschreiben die technische Facette unserer Projekte.
Wir unterstützen unsere Kunden bei der Einführung von SAP-Lösungen in den Bereichen Rechnungswesen, Meldewesen, Treasury,Darlehensverwaltung und Data Warehousing.
Sie können Zertifizierungen für Ihre Expertise in den Bereichen Data Governance,Datenmigration und Enterprise Data Warehousing in zwei Stufen erlangen.
Zum Beispiel mit Festplattenspeicher für Data Warehousing, E-Mail-Speicherung, Backups von E-Mails Accounts, Backups aller oder eines Teils der Computer-, Telekommunikations-oder Mobilgerät oder andere Formen der Massenspeicher.
Sie beherrschen den exemplarischen Einsatz von objektrelationalen Datenbanksystemen sowieelementare Techniken des Data Warehousing und Data Mining.
Die Technologie von Snowflake kombiniert die Leistungsfähigkeit des Data Warehousing mit der Flexibilität von Big-Data-Plattformen und der Elastizität der Cloud- und dies zu einem Bruchteil der Kosten traditioneller Lösungen.
Als BI-Spezialist mit ausgewiesener Fachexpertise undhöchster technologischer Kompetenz unterstützen wir Sie in allen Fragen im Umfeld Business Intelligence und Data Warehousing.
Informatica PowerCenter:„Goldstandard" im Bereich der Integration von Unternehmensdaten zur Unterstützung von Data Warehousing, Datenmigration, Stammdatenverwaltung,Data Governance und anderen Initiativen zur Datenverwaltung.
Amazon EMR nutzt die Hadoop -Verarbeitung zusammen mit verschiedenen AWS-Produkten, um Aufgaben wie Webindizierung, Data Mining, Analyse von Protokolldateien, maschinelles Lernen,wissenschaftliche Simulation und Data Warehousing auszuführen.
IT-Logix ist ein führender Schweizer Experte in Business Intelligence, Data Warehousing und Big Data und lokaler Partner von graphomate, Zebra BI sowie SAP Recognized Partner for Business Intelligence und Microsoft Gold Data Analytics Partner.
EXASOL bietet branchenunabhängig umfassende Lösungsszenarien für Business Intelligence,Customer Insight und Data Warehousing bis hin zu komplexen Predictive Analytics in Echtzeit.
IT-Logix ist ein führender Schweizer Experte in Business Intelligence, Data Warehousing und Big Data und lokaler Partner von graphomate, Zebra BI sowie SAP Recognized Partner for Business Intelligence und Microsoft Gold Data Analytics Partner.
Das Investment unterstützt unsere Mission,komplexe und große Datenvolumen kostengünstig und einfach zu verarbeiten und die Lücke zwischen Data Warehousing und Echtzeit-Daten zu schließen.
Erst wenn dies reibungslos gelingt,lassen sich im Rahmen von Business Intelligence und Data Warehousing Großentscheidungen auf Basis aussagekräftiger Analysen fällen und enge Kundenbeziehungen mit individuellen After-Sales-Angeboten aufbauen.
Um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, verfügt DJ über Führungsqualitäten im Bereich Erstellung undEntwicklung von Business Intelligence/ Data Warehousing und Analytics Lösungen in verschiedenen Branchen und Plattformen.
Natürlich wird seit Jahren Business Intelligence, Data Warehousing oder Data Mining genutzt, um Massendaten oder auch Unternehmenszahlen auszuwerten, allerdings stoßen diese Technologien an ihre Grenzen, da es zu immer kurzlebigeren, unstrukturierten und hochvolumigen Datenmengen kommt.
Viele große Unternehmen und Start-ups setzen bei der Bewältigung unterschiedlichster Arbeitslasten wie etwa Web- und mobile Anwendungen, Spielentwicklung,Datenverarbeitung und Data Warehousing, Speicherung, Archivierung und vielem mehr auf AWS.
Cloud Analytics wurde in der Studie folgendermaßen definiert:die Implementierung von einer oder mehr primären Business Analytics-Komponenten(Datenintegration, Data Warehousing und BI) in der Cloud. Cloud Analytics hat sich zur fÃ1⁄4hrenden Lösung entwickelt, um Mehrwert aus dem stetig wachsenden Set aus internen und externen Datenquellen zu extrahieren, damit Unternehmen bessere Erkenntnisse daraus ziehen und Entscheidungen fÃ1⁄4r ihre Mitarbeiter auf jedem Level und in jeder Abteilung treffen können.
In Rechenzentren kommen inzwischen bereits Halbleiterfestplatten zum Einsatz, um die Leistung von Anwendungen wie Servervirtualisierungen,OLTP(Online Transactional Processing), Data Warehousing, CDN-Netzwerken(Content Delivery Networks) und Cloud Computing zu steigern.
Aktuelle Anwendungsfälle sind vielfältig- Die Befragten Unternehmen, die bereits eine Cloud Analytics-Lösung nutzen, setzen diese fÃ1⁄4r unterschiedliche Zwecke ein, darunter die Integration von Analytics in CRM, SCM und andere operative Anwendungen (43%)Â sowie um schneller Mehrwert aus Analytics-Projekten zu ziehen(39%), Cloud-basierte Datenquellen wie SaaS, Social Media und IoT zu analysieren(37%)und hybrides Data Warehousing 32.
Ergänzend zu den klassischen Themen wie Datenmodelle, Sprachen und Optimierung kommen an aktuellen Forschungsthemen hinzu beispielsweise Datenintegration,Datenanalyse und Techniken des Data Warehousing sowie skalierbare Datenverarbeitung und datenintensive Applikationen, etwa in technischen Anwendungsbereichen.
Herr Gadiraju ist ein bewährter Experte im Bereich Softwareservices mit mehr als 25 Jahren Erfahrung in der Kundenbetreuung, im Business Development, Programm-Management, Anwendungsentwicklung, Wartung, Support,Enterprise Data Warehousing und Analysen.
AIC widmet sich außerdem der Entwicklung von Hardware und Software der nächsten Generation und nutzt dafür Halbleiterfestplatten wie die 1200 SSD von Seagate, wohl wissend, dass Halbleiterfestplatten die Leistung von Anwendungen wie Servervirtualisierungen,OLTP(Online Transactional Processing), Data Warehousing, CDN-Netzwerken(Content Delivery Networks) und Cloud Computing steigern.
