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Q: Was ist ein Data Fabric? , A: Eine moderne Datenmanagement-Architektur mit Integration und Verbindung von verschiedenen Datenumgebunden |
Q: Welches andere Unternehmen bietet Data Fabric Lösungen? , A: IBM, Data Virtuality, AWS und Azure |
Q: Was sind zwei Wege, wie Unternehmen versuchen, den Zugriff auf ihre Daten zu beschleunigen? , A: Mit Punkt-zu-Punkt-Integration oder Daten-Hubs wollen Unternehmen Zugriff auf Daten beschleunigen |
Q: Was wollen Unternehmen mit ihren Daten machen, wenn sie an mehreren Standorten oder in Silos verteilt sind? , A: Unternehmen wollen schnelleren Zugriff auf alle ihre Daten durch Punkt-zu-Punkt-Integration oder Daten-Hubs |
Q: Welche Architektur hat die Data Fabric? , A: Die Data Fabric schafft die virtuelle Verbindung zwischen verschiedenen Cloud- und On-Premises-Umgebungen |
Q: Kann Data Fabric vorhandene Technologien mit zukünftigen intergrieren? , A: Data Fabric kann die bereits bestehenden Technologien von Data Hubs, Data Lakes, Data Warehouses und Data Lakehouses nutzen und gleichzeitig neue Ansätze und Tools für die Zukunft einführen. |
Q: Kann Data Fabric an jede Front-End-Benutzeroberfläche angeschlossen werden? , A: Ja, durch Verwendung von APIs und SDKs kann jede Front-End-Benutzeroberfläche benutzt werden. |
Q: Wie verbindet sich Data Fabric mit bestehenden Datenquellen? , A: Die Verbindung zwischen Data Fabric mit bestehenden Datenquellen passiert mit virtuelle Datenpipelines. |
Q: Wie hilft Data Fabric Unternehmen, die Anforderungen ihrer Nutzer zu erfüllen? , A: Der Zugang zu den gewünschten Informationen zum richtigen Zeitpunkt hilft Unternehmen zu angemessenen Kosten und mit konsequenter Governance zu gelangen. |
Q: Wie sind die Daten den Nutzern in Echtzeit zugänglich? , A: Virtuelle Datenpipelines integrieren nur die erforderlichen Metadaten in eine virtuellen Datenschicht. |
Q: Was sind die wichtigsten Vorteile eines Data Fabric? , A: Schnelle Self-Service-Tools und nahtlose Zusammenarbeit |
Q: Wer kann jederzeit auf die gewünschten Daten zugreifen? , A: Ein autorisierte Benutzer hat jederzeit Zugriff auf die Daten. |
Q: Hat Data Fabric eine flexible Architecture? , A: Durch Data Fabric kann man flexibel mit einer Vielzahl von Schnittstellen mit Werkzeugen verschiedener Anbieter arbeiten. |
Q: Wofür ist eine Data Fabric Datenverwaltungsschicht verantwortlich? , A: Datensicherheit und Daten-Governance |
Q: Welche Art von Datenverarbeitung wird verwendet, um sicherzustellen, dass Daten nur für die Datenextraktion verwendet werden? , A: Es gibt feine Datenverarbeitung und nur relevante Daten werden gefiltert, um nur eine bestimmte Datenextraktion zu bekommen. |
Q: Was für eine Plattform bietet Data Fabric mit Data Virtuality? , A: Data Fabric mit Data Virtuality bietet eine Datenvirtualisierung in Kombination mit automatisiertem ETL. |
Q: Bei welchen Bereichen unterstützt Datenvirtualität Ihr Datenmanagement? , A: Datenvirtualität wird von Self-Service-Datenpipelines bis zu Data Fabric verwendet. |
Q: Wie arbeiten Data Fabric mit Data Virtuality und was wird erzielt? , A: Die Data Fabric-Architektur bietet einen integrierten Ansatz für den Datenzugriff und die Datennutzung, unabhängig davon, ob die Daten in traditionellen Rechenzentren oder in der Cloud vor Ort sind.Die Beispielarchitektur ermöglicht Ihnen die Nutzung der Datenvirtualisierungsschicht von Data Virtuality. Data Fabric mit Data Virtuality Data Virtuality bietet eine Plattform, die für verschiedene Architekturansätze genutzt werden kann und eine geeignete Basis für die Umsetzung dieser Konzepte in die Realität bietet.Von Self-Service-Datenpipelines bis zu Data Fabric unterstützt Data Virtuality Ihr Datenmanagement. Data Virtuality setzt auf Datenvirtualisierung in Kombination mit automatisierter ETL und einer darauf basierenden einheitlichen Metadatenschicht. Dies ermöglicht eine dynamische und ganzheitliche Datenmanagementarchitektur. |
Q: Was für ein Speichersystem hat die Datenvirtualität? , A: Die Datenvirtualität ist ein heterogenes Speichersystem |
Q: Was ist Data Governance? , A: Data Governance sind Regeln, Prozesse und Verantwortlichkeiten, die für den Umgang mit Daten innerhalb eines Unternehmens definiert sind |
Q: Welche Rolle spielt Data Governance in der digitalen Welt? , A: Data Governance dient der Sicherstellung der Datenqualität und des Datenschutzes. |
Q: Warum sammeln, speichern und nutzen Unternehmen große Datenmengen? , A: Mit der Verwaltung von vielen Daten optimieren Unternehmen ihre Geschäftsprozesse und treffen bessere Entscheidungen. |
Q: Was ist wichtig, dass die Daten-Governance von der Management-Ebene des Unternehmens unterstützt wird? , A: Es soll klare Verantwortlichkeiten und Prozesse geben, die für den Umgang mit Daten definiert sind |
Q: Was ist ein wichtiger Aspekt der Daten-Governance? , A: Der Datenschutz ist sehr wichtig bei Data Governance. Dabei geht es darum, dass nur autorisierte Personen Zugriff auf die Daten haben und die Daten sicher gespeichert werden. Dazu gehört die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und die Vermeidung von Datenlecks. |
Q: Wozu braucht man die Datenverwaltung? , A: Mit der Datenverwaltung werden Daten innerhalb eines Unternehmens erhoben, gepflegt und verwaltet |
Q: Bei welcher Technologie kann man gemeinsamen SQL und Spark nutzen? , A: Mit Azure Synapse kann man SQL und Spark nutzen und mit einem Data Lake Azure Synapse arbeiten |
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