DK | Podcast: Die technische Umsetzung eines Data Warehouses

Black Box: Tech

|

November 24, 2016

Über die technische Umsetzung eines Data Warehouses

Executive Summary

In dieser Ausgabe diskutieren Johannes und Joel gemeinsam mit Contiamo-Gründer Michael Franzkowiak über den technischen Aufbau und Betrieb von Data Warehouses.

0 Min.

geballtes Wissen

Zielgruppe:

Startup, KMU & Corporate

Praxisbezug

85%

Wissensniveau

85%

Zeitlosigkeit

85%

Darum solltest du reinhören

Dieser Podcast gibt Dir einen guten Überblick über Data Warehousing. Du verstehst…

…was ein Data Warehouse aus technischer Sicht ist
…was der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake ist
…was OLAP-Cubes sind
…wie die Zukunft von Data Warehouses aussieht

Kapitel

Im Black Box: Tech: Podcast werden diese Themen rund um Data Warehousing behandelt:

ab 00:00 | Einführung ins Thema und Vorstellung der Teilnehmer
ab 03:30 | Was ist ein Data Warehouse aus technischer Sicht?
ab 04:51 | Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake?
ab 06:45 | Datenauswahl: Das Sammeln von Daten in einem Data Lake
ab 10:34 | Der ETL-Prozess und worauf es dabei ankommt
ab 16:57 | Technologie zum richtigen Zusammenführen von Daten in einem Data Warehouse
ab 24:32 | Eigenbau vs. Off-the-Shelve-Lösung: Wie man heterogene Daten zusammenführt
ab 30:00 | Was sind OLAP-Cubes?
ab 31:42 | Die Visualisierung von Daten aus Data Warehouses
ab 34:31 | Warum sind Data Warehouses langsam und werden oft nicht genutzt?
ab 41:57 | Security, Datenschutz und Datenverunreinigung
ab 45:20 | Risiken, die Unternehmen aus einem Data Warehouse erwachsen können
ab 46:42 | Die Interaktion zwischen Maschinen und einem Data Warehouse
ab 49:10 | Wie sieht die Zukunft von Data Warehouses aus?

Alle Episoden

digital kompakt, Podcasts, Joel Kaczmarek, Johannes Schaback, Techies, Entwicklerjobs

Genetic Algorithms – Coden nach dem Vorbild menschlicher DNA | Black Box: Tech #12

Wie funktioniert agile Softwareentwicklung? | Black Box: Tech #11

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Wie funktionieren Versionskontrollsysteme wie Git & Co.? | Black Box: Tech #9

Ist Künstliche Intelligenz (KI) overhyped? | Black Box: Tech #8

Wie funktionieren Chatbots? | Black Box: Tech #7

Große Gesprächsrunde zu Virtual Reality und seinen Möglichkeiten | Black Box: Tech #6

Über die technische Umsetzung eines Data Warehouses | Black Box: Tech #5

Programmiersprachen – Welche nutze ich wann und wofür? | Black Box: Tech #4

B2B-Vertrieb angewandt auf den Exit 😈: Kann ich mit Sales mein Unternehmen verkaufen? | #Sales 🤝

Sales in kleinen vs. großen Unternehmen | #Sales 🤝

Sales: So funktioniert Opportunity Qualification mit MEDDPICC | #Sales🤝

5 Sales Insights, die wir gerne schon mit 25 gekannt hätten | #Sales 🤝

Wettbewerbsanalyse: Die Sales-Methoden deiner Marktbegleiter verstehen | #Sales 🤝

So bringst du Reselling und Vertriebspartnerschaften zum Fliegen | #Sales 🤝

Über das Format

Bei unserem Tech-Podcast „Black Box: Tech“ sprechen Johannes Schaback und Joel Kaczmarek über IT- und Tech-Themen, um diese für (nicht-technische) Entscheider leichter verständlich zu machen und deren Black-Box-Charakter zu reduzieren.

Black Box: Tech

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November 24, 2016

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In dieser Ausgabe diskutieren Johannes und Joel gemeinsam mit Contiamo-Gründer Michael Franzkowiak über den technischen Aufbau und Betrieb von Data Warehouses.

Zielgruppe:

Startup, KMU & Corporate

Dauer:

0 Min.

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Praxisbezug

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Wissensniveau

85%

Zeitlosigkeit

85%

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…was ein Data Warehouse aus technischer Sicht ist
…was der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake ist
…was OLAP-Cubes sind
…wie die Zukunft von Data Warehouses aussieht

Im Black Box: Tech: Podcast werden diese Themen rund um Data Warehousing behandelt:

ab 00:00 | Einführung ins Thema und Vorstellung der Teilnehmer
ab 03:30 | Was ist ein Data Warehouse aus technischer Sicht?
ab 04:51 | Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake?
ab 06:45 | Datenauswahl: Das Sammeln von Daten in einem Data Lake
ab 10:34 | Der ETL-Prozess und worauf es dabei ankommt
ab 16:57 | Technologie zum richtigen Zusammenführen von Daten in einem Data Warehouse
ab 24:32 | Eigenbau vs. Off-the-Shelve-Lösung: Wie man heterogene Daten zusammenführt
ab 30:00 | Was sind OLAP-Cubes?
ab 31:42 | Die Visualisierung von Daten aus Data Warehouses
ab 34:31 | Warum sind Data Warehouses langsam und werden oft nicht genutzt?
ab 41:57 | Security, Datenschutz und Datenverunreinigung
ab 45:20 | Risiken, die Unternehmen aus einem Data Warehouse erwachsen können
ab 46:42 | Die Interaktion zwischen Maschinen und einem Data Warehouse
ab 49:10 | Wie sieht die Zukunft von Data Warehouses aus?

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