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Unstrukturierte Daten mit dem modernen Datenstack
Aufbau einer zuverlässigen Datenqualitätsstrategie im Zeitalter der KI
Zusammenfassung von AWS re:Invent
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Daten mit Partnern teilen, um Ihre Lieferketten und KI-Modelle zu verbessern
Beschleunigen Sie die Migration Ihrer Legacy-Workloads mit Concierto
ETL, Virtualisierung oder Write-Back: Welche Methode der Datenstapelverarbeitung passt zu Ihren Bedürfnissen?
Nutzung von Datenqualität und Zusammenarbeit zur Erstellung vertrauenswürdiger Datenprodukte
Die wahren Kosten schmutziger Daten und wie man sie vermeidet
Best Practices für die Gestaltung eleganter Datenprodukte
Generative KI in der Datenanalyse – wie KI den Datenzugriff erleichtert
Der neue Plan für Analysepraktiken: Die Zukunft der Entscheidungsfindung gestalten
Ein föderierter Data-Governance-Ansatz: Vorteile und Best Practices
Wie man Semantik und Virtualisierung nutzt, um das Datenmanagement zukunftssicher zu machen
Verwenden der Virtualisierungsschicht als Sicherheitsgateway
Verbesserung der Datenqualität und Effizienz mit Observability-Strategien
Aufbrechen von Datensilos mit einer hybriden Multi-Cloud und föderierten Abfragen
Förderung der KI-Kompetenz durch Datendemokratisierung: Aufbau einer datengesteuerten Kultur
Optimierung der Datenverwaltung mit Data-Mesh- und Data-Fabric-Strategien
Die Definition von Data Mesh: Was ist das und warum brauche ich eins?
Datenmanagement auf ein neues Niveau heben: Mit modernen Virtualisierungsansätzen Einschränkungen überwinden
Vereinheitlichung des Datenmodells und des Geschäftsglossars
Was ist Datenherkunft?
Sind Ihre Daten bereit für GenAI?
Revolutionierung der Unternehmensanalytik: Kostensenkung mit Datenprodukten
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