Moderne technologische Lösungen in den Bereichen IoT und Cloud verändern die Art und Weise, wie Daten gespeichert, strukturiert und abgerufen werden. Die Verlagerung des Data Warehouse in die Cloud bringt zahlreiche Vorteile auf unterschiedlichen Ebenen mit sich. Zukunftsweisend ist die Trennung zwischen Data Storage und Data Computing, denn die Serverlast reduziert sich dadurch um ein Vielfaches. Dieses Verfahren sorgt für signifikante Erfolge bei der späteren Verwendung der Datensätze. Wir beraten und unterstützen Unternehmen von der ersten Bedarfsanalyse bis hin zur Implementierung eines zeitgemäßen Cloud Data Warehouse basierend auf Snowflake oder Azure Synapse.
Im Rahmen unserer Data-Warehouse-Beratung übernehmen wir die ganzheitliche Konzeptionierung des Cloud Data Warehouse. Ausgehend von einem Proof of Concept oder MVP kümmern wir uns um die schrittweise Implementierung.
Technisch geringe Workloads sichern auf diese Weise einen kontinuierlich laufenden Betrieb. Unsere langjährigen Partnerschaften mit etablierten Technologieanbietern sorgen für maximale Expertise.
Mit tonies® ist Boxine eine Revolution für das Kinderzimmer gelungen. Durch den Aufbau einer intelligenten Analytics Plattform auf Basis von Amazon Redshift unterstützt taod die weitere Erfolgsgeschichte. Produkt und Marke werden entlang datenbasierter Entscheidungen weiterentwickelt.
Ein Data Warehouse ist ein relationales Datenbanksystem für analytische Abfragen. Innerhalb dieser Datenbank werden mehrere meist heterogene Quellen zusammengeführt. Hier werden alle Daten strukturiert „gelagert“, die jederzeit für die weitere Verarbeitung abgerufen werden können.
Der Data Lake ist die Vorstufe eines Data Warehouse. Es handelt sich um ein Datenlager, das eine riesige Menge von unstrukturierten wie auch strukturierten Daten jeglicher Form aufbewahrt.
Ein Data Lakehouse kombiniert die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses. Datenstrukturen und Datenverwaltungsfunktionen werden ähnlich wie im Warehouse implementiert, und zwar auf kostengünstigem Speicher, der üblicherweise für Data Lakes verwendet wird.
Die einzelnen Cloud Services sind unterschiedlich aufgestellt. Die meisten Cloud-Anbieter stellen ein freies Kontingent zur Verfügung, um den Use Case in der jeweiligen Cloud zu testen. Es empfiehlt sich die Aufstellung eines Prototyps, der die realen Bedingungen bestmöglich abbildet. Anhand der Ergebnisse kann dann eine Entscheidung gefällt werden.
