eBook: Datenintegration für Dummies

Informatica-Sonderausgabe

eBook: Datenintegration für Dummies

Informatica-Sonderausgabe

In diesem eBook beschäftigt sich der Best-Seller-Autor Brian Underdahl mit den Grundlagen der Datenintegration und geht der Frage nach, wie die aktuellen Tools die Datenlandschaft von heute (und morgen) vereinfachen können.

„Datenintegration für Dummies“ stellt eine wertvolle Referenz dar, wenn Sie das Thema Datenintegration in Ihr Unternehmen einbringen wollen oder auf der Suche nach einer Alternative zur manuellen Programmierung von Daten-Mapping sind. Das eBook ist ebenfalls bestens dazu geeignet bereits vorhandene Kenntnisse zu erweitern.

In fünf leserfreundlichen Kapiteln erhalten Sie Informationen zu folgenden Themen:

• Wie Daten- und IT-Infrastrukturen sich im Laufe der Zeit entwickelt haben – Praxisbeispiele zur Integration von älteren und modernen Datenquellen in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Behörden und mehr.

• Datenintegration für Anfänger – Lernen Sie die Terminologie und erfahren Sie, wie agile Entwicklung in diesen Zusammenhang passt und warum eine manuelle Programmierung unter allen Umständen vermieden werden sollte.

• Verstehen der wichtigsten technischen Herausforderungen in Hinblick auf Vielfalt, Umfang, Geschwindigkeit, Vollständigkeit und Wert. Wege zur Lösung von zentralen Prozessproblemen und Empfehlungen für die Überwindung organisatorischer und politischer Hürden auf dem Weg zur Datenintegration.

• Konkrete Beispiele dafür, wie visuell orientierte Datenintegrationstools die Effizienz, Produktivität und Agilität des Unternehmens verbessern und Sie dabei unterstützen, das Beste aus den Mitarbeitern und deren Fähigkeiten herauszuholen.

• Die zehn wichtigsten Punkte, auf die Sie bei einem Datenintegrationstool achten sollten – Überlegungen zu(r): Schnittstellen, Datentypen, schnellen Prototypentwicklung, Unterstützung schlanker und agiler Prozesse, proaktiven Alarmmeldungen, automatisierten Testläufen, Skalierbarkeit, Unterstützung von Hybrid-Ansätzen, Data Profiling und Datenqualität.