Cloud-DWH bildet die ideale Plattform für innovative Datenprodukte. Beim Betrieb für mehrere Mandanten ist die richtige Art der Trennung entscheidend.

Durch ihre Flexibilität und Skalierbarkeit passen Snowflake und Data Vault gut zusammen. dbtvault ermöglicht eine effiziente Generierung des nötigen Codes.

Wir erklären, wie Snowflage-Monitoring mit Snowalert hilft, Sicherheit so zu gestalten, dass Daten nutzbar bleiben und Bedrohungen identifiziert werden.

Mittels Data Governance lassen sich Zugriffe einschränken und kontrollieren, um so die Datensicherheit im Cloud-Data Warehouse (DWH) zu erhöhen.

Zur Gewährleistung der Sicherheit im Cloud DWH sind eine durchdachte Rollenhierarchie und die richtige Balance aus eingeschränktem Zugriff und Nutzbarkeit wichtig.

Sicherheit ist bei der Nutzung eines Cloud DWH wie Snowflake essentiell. Wir zeigen Bedrohungsszeanrien und Maßnahmen, sowie das Prinzip geteilter Verantwortung.

Das data build tool (dbt) bietet eine leichtgewichtige und offene Alternative zu Data Warehouse-Automatisierungslösungen (DWA) wie Wherescape, besonders für Cloud-DWH-Projekte.

Was ist eigentlich Data Vault? Und welche Vorteile bietet es im Vergleich zur klassischen Data Warehouse-Modellierung und Architektur? Diese und weitere Fragen werden im folgenden mit konkreten Beispielen beantwortet.

Data Lineage dokumentieren und Impact-Analysen erleichtern: So ordnen Sie ETL-Prozesse gelesenen und erzeugten Daten anhand von SAS-Logs zu.

Dezentrale KI-Projekte erfüllen DSGVO-Vorgaben oft nicht oder müssen mit Einbrüchen der Vorhersagequalität rechnen. Ein Data Warehouse bietet Chancen.

Apache Kafka wurde als Basis für den Speed Layer einer Lambda-Architektur untersucht und damit ein Data Warehouse um Echtzeit-Auswertungen ergänzt.

Round-Table für SAS-Anwender in Münster und Umgebung wiederbelebt

Unser Kollege Timm Euler geht in seinem Fachbeitrag für das Magezin BI-Spektrum der Frage nach, inwieweit das in der neuen DSGVO verankerte Recht auf Vergessenwerden mit der Anonymisierung aller personenbezogenen Daten im Data Warehouse konform geht.

Nützliche Tipps für eine Data Warehouse-Architektur, mit denen das DWH und sein ETL-Prozesse agiler und robuster werden. Im Überblick: Self Service BI, ETL Software Engineering, Data Warehouse-Automatisierung, Grafische ETL-Tools und Data Warehouse-Virtualisierung.

In vielen Unternehmen hält Prozessmanagement Einzug, zum Beispiel mit BPMN. Was das für das Data Warehouse bzw. für vorhandene Business Intelligence-Installationen bedeutet, beschreibt viadee Berater Timm Euler in seinem Blogbeitrag. Den sollten Sie unbedingt lesen!