Die Gründe dafür lassen sich in vier Kategorien einteilen:
Unternehmen wollen echte Werte aus Big Data generieren
Wir sind endgültig im Zeitalter von Predictive Analytics angekommen
Es gibt neue Anforderungen an Realtime-Daten
Open-Source-Software ist mittlerweile Teil des Data Warehouse
Die Bereithaltung, zentrale, einheitliche Ablage und Realtime-Auswertung gerade auch von immer größer werdenden Datenmengen ist also Aufgabe einer „modernen“ Data-Warehouse-Lösung. Zudem gilt es, heterogene Daten zu integrieren und zu validieren – möglichst schnell und ohne Performance-Einbußen. (siehe Infografik unter http://www.mip.de/wp-content/uploads/2015/01/mip-Infografik_Data-Warehouse_final-ohne-Logo.pdf)
Ziel ist es darüber hinaus, Daten auch so zu analysieren und zu nutzen, dass sie sich in gesteigerter Produktivität, mehr Umsatz und sinkenden Kosten
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