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ETL ed ELT: principali differenze

La differenza tra ETL ed ELT sta nel luogo in cui i dati vengono trasformati in business intelligence e nella quantità di informazioni conservate nei data warehouse. Scopri cosa implicano tali differenze in termini di disponibilità di business intelligence, quale approccio è più adatto alla tua organizzazione e perché il cloud sta trasformando il modo di approcciarsi a queste tecnologie.

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Il futuro dei big data

Big data è il termine di uso comune utilizzato per descrivere il processo di acquisizione, analisi e utilizzo di enormi quantità di informazioni digitali per ottimizzare le attività aziendali. I big data stanno rapidamente trasformando il modo in cui lavoriamo, facciamo acquisti e viviamo la nostra quotidianità. È importante comprendere cosa sono i big data e in che modo possono essere sfruttati.

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Data lake e data warehouse

Con "data lake" e "data warehouse" si definiscono due soluzioni ampiamente utilizzate per l'archiviazione dei big data, tuttavia non si tratta di termini intercambiabili. Un data lake è un enorme insieme di dati grezzi il cui scopo non è ancora definito. Un data warehouse è un repository di dati strutturati e filtrati, già elaborati per una finalità specifica.

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Data Quality Ovunque!

Questo webinar su richiesta mostra come trasformare i dati in risorse attendibili standardizzando, monitorando e stabilendo gatekeeper e controlli basati su regole.

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Integrazione Big Data in Ogni Piattaforma Cloud

La release Talend Summer ‘17 consente di utilizzare qualsiasi piattaforma cloud platforms. La tua architettura dati può lavorare su NoSQL, Big Data, cloud data warehousing, e storage. Da oggi potrai avere analitiche avanzate per I data scientists e gli analisti, così come real-time big data e machine learning in ogni cloud.

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Modernizzare gli Operational Data Store con Hadoop

Gli Operational data stores (ODS) oggi gestiscono un maggior volume di dati, e supportano dati di diversa tipologia e varietà come mai successo in passato, pertanto gli utilizzi pratici possono essere molteplici. La chiave del successo di questo tipo di innovazione è l’utilizzo della piattaforma di innovazione Hadoop.

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6 Trend Principali per gli IT Decision-Makers nel 2017

Nel 2016 metà della popolazione mondiale si è connessa ad internet* e il numero delle macchine connesse ha superato i 6.4 miliardi**. Questo porta ad una proliferazione di dati eterogenei provenienti da fonti differenti. In questo white paper, Bernard Marr dell'Advanced Performance Institute indica le opportunità e i rischi relativi a 6 trend principali in ambito IT

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Accelerare le analisi in real time con Spark

Per quanto Spark sia un strumento potente rimane comunque un sistema complesso. Per ottenere il massimo da Spark, deve essere una  parte integrata di una più ampia piattaforma di gestione dei dati basata su Hadoop, come quella fornita da Cloudera e Talend.

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Analisi comparativa sull’integrazione con Hadoop

Con il suo supporto per il data processing in batch e in tempo reale, Spark su Hadoop è uno dei più interessanti nuovi strumenti nel mondo dei big data. E l’integrazione dei dati è ancora “l’ingrediente” chiave che mette assieme una varietà di fonti, inclusi in big data in tempo reale.

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