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In unserer zunehmend digitalisierten Welt, in der Daten als das neue Gold bezeichnet werden, ist es für Unternehmen unerlässlich, sich mit den verschiedenen Möglichkeiten zur Datenspeicherung und -verarbeitung auseinanderzusetzen. Hier sind einige erweiterte Erklärungen zu sechs Schlüsselbegriffen:
🔶Data Warehouse
Ein zentraler Speicher für strukturierte und halbstrukturierte Daten, die aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation gesammelt werden, um effiziente Abfragen, Berichte und Analysen zu ermöglichen.
🔶Data Mart
Eine kleinere, fachspezifische Version eines Data Warehouse, die sich auf ein bestimmtes Thema oder eine besondere Abteilung konzentriert und somit spezifische Geschäftsanforderungen oder Benutzergruppen bedient.
🔶Data Lake
Ein zentralisiertes Speichersystem, das große Mengen an unstrukturierten und halb-unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen speichert und für Big Data und Echtzeitanalysen konzipiert ist.
🔶Delta Lake
Eine Open-Source-Schicht, die ACID-Transaktionen für Apache Spark und Big-Data-Workloads bereitstellt und Versionierung, Schemaerzwingung und Leistungsoptimierungen für Data Lakes liefert.
🔶Data Pipeline
Eine Reihe von Prozessen und Werkzeugen, die zur Aufnahme, Verarbeitung und Verschiebung von Daten von einem System in ein anderes verwendet werden und Datenintegrations-, Transformations- und Verarbeitungsaufgaben übernehmen.
🔶Data Mesh
Ein dezentraler, bereichsorientierter Ansatz für die Architektur und den organisatorischen Aufbau von Datenplattformen, bei dem Daten als Produkt behandelt werden und einzelne Teams für ihre eigenen bereichsspezifischen Datenprodukte verantwortlich sind.
Data Science ermöglicht proaktives Handeln und wird so zur treibenden Kraft für Innovationen. Wer die Grundbegriffe und Algorithmen der Datenwissenschaft kennt, kann nicht nur seine Arbeitsprozesse optimieren, sondern sich auch als zukünftiger Marktführer positionieren.
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