Glossario

Apache Hive

Apache Hive è un software open-source creato per l'utilizzo nel data warehousing. Consente di analizzare e interrogare grandi quantità di dati.

Un'API (Application Programming Interface) è un insieme di strumenti di programmazione utilizzati dagli ingegneri per integrare funzionalità offerte da terzi. L'uso di un'API consente agli ingegneri di sviluppare il software più rapidamente, con una serie più ricca di funzionalità e una minore necessità di manutenzione continua.

Gestione API

La gestione delle API consente di creare, valutare e analizzare le API. Scoprite le piattaforme API e come vengono utilizzate nelle aziende.

AWS Redshift

AWS Redshift è un servizio di data warehouse e analisi basato su cloud e gestito da Amazon Web Services. Ecco perché AWS Redshift è così importante.

Archiviazione Blob di Azure

Scoprite lo scopo dello storage Blob e come viene comunemente utilizzato dalle aziende per archiviare una serie di file.

Azure Data Lake

Azure Data Lake fa parte dell'offerta pubblica di Microsoft cloud e consente l'archiviazione di big data.

Architettura dei Big Data

L'architettura dei big data è la struttura che sta alla base dei sistemi di big data. Per saperne di più sui componenti comuni dell'architettura dei big data, cliccate qui.

Ingestione di Big Data

L'ingestione dei big data raccoglie i dati e li porta in un sistema di elaborazione dati dove possono essere archiviati, analizzati e consultati.

Strumenti di integrazione dei Big Data

L'integrazione dei big data è l'uso di software, servizi e/o processi aziendali per estrarre i dati da più fonti e trasformarli in informazioni coerenti e significative.

Modello di maturità dei Big Data (BDMM)

I modelli di maturità dei big data (e i modelli di maturità analitica) aiutano le organizzazioni a sfruttare le tendenze e le informazioni dei dati per ottenere misure specifiche di successo.

Software di integrazione aziendale

Il software di integrazione aziendale è un sistema di applicazioni e strumenti che mirano a unificare i set di dati e i vettori aziendali per una migliore supervisione e centralizzazione della governance.

Cloud Strategia di integrazione

Scoprite la strategia di integrazione di cloud prima di trasferire i vostri dati aziendali su cloud.

Cloud Parlare

Cloud parlare è la terminologia che si riferisce alla tecnologia di cloud , compresi gli acronimi e il gergo.

Cloud-basato sul Data Warehouse

Scoprite cos'è un data warehouse basato su cloud e come può aiutare la vostra azienda.

Cloud-Integrazione basata su

Scoprite cos'è l'integrazione basata su cloud e come può aiutare la vostra azienda.

Servizio clienti Data Age

Il servizio clienti dell'era dei dati ha dovuto adattarsi alle mutevoli esigenze delle aziende. Con la trasformazione digitale dell'impresa, i servizi forniti devono comprendere, prevedere e soddisfare le esigenze dei clienti. I nuovi processi e la tecnologia in rapida evoluzione fanno sì che l'assistenza debba avere una visione più approfondita e ...

Analisi dei dati

Acquisire una conoscenza di base dell'analisi dei dati e del ruolo che svolge nel business.

I dati come risorsa

Determinare cosa sia una risorsa di dati di valore e cosa no è un processo complesso. Sempre più spesso è aiutato da programmi e processi automatizzati che permettono di selezionare i terabyte di big data.

Catalogo dei dati

Un catalogo di dati funge da glossario dei big data e contiene riferimenti ai metadati per le varie tabelle, database e file contenuti nei data lake o nei data warehouse.

Tessuto di dati

Il Data Fabric è un'altra variante di un framework distribuito e decentralizzato per l'analisi e la gestione dei dati, come proposto da Gartner, ed è in gran parte considerato un framework concorrente del Data Mesh.

Idratazione dei dati

L'idratazione dei dati, o idratazione del data lake, è l'importazione di dati in un oggetto. Quando un oggetto è in attesa di essere riempito di dati, è in attesa di essere idratato. La fonte dell'idratazione può essere un data lake o un'altra fonte di dati.

Livello di ingestione dei dati

L'ingestione dei dati raccoglie i dati e li porta nei sistemi di elaborazione dei dati. Il livello di ingestione dei dati elabora i dati in arrivo, dando priorità alle fonti, convalidando i dati e instradandoli nella posizione migliore per essere archiviati e pronti per l'accesso immediato.

Pipeline di ingestione dei dati

Scoprite cos'è una pipeline di ingestione dei dati e come sfruttarla per le esigenze aziendali.

Integrazione dei dati

L'integrazione dei dati è una parte fondamentale della scienza e dell'analisi dei dati. I dati possono essere sovraccarichi, fornendo una quantità eccessiva di dati tra le varie fonti da analizzare per prendere decisioni aziendali tempestive ed efficaci. L'integrazione dei dati consente di selezionare grandi insiemi di dati strutturati e non strutturati, strutturando i dati in modo da fornire approfondimenti mirati ...

Migliori pratiche di integrazione dei dati

L'integrazione dei dati è un compito a sé stante. Spesso richiede di prendere i processi legacy di un'azienda che sono centrali in un sistema attuale e di aggiornarlo per gli utenti digitali moderni.

Le sfide dell'integrazione dei dati nel settore sanitario

Scoprite quali sono gli ostacoli che il settore sanitario deve affrontare nel passaggio dei dati al sito cloud e come superarli.

Modelli di integrazione dei dati

Scoprite quali sono i principali modelli di integrazione dei dati e quali utilizzare per il passaggio dei dati aziendali a cloud.

Piattaforma di integrazione dei dati

Una piattaforma di integrazione dati è utilizzata e gestita principalmente da professionisti IT. Consente di raccogliere, ordinare e trasformare i dati provenienti da più fonti, in modo da poterli applicare a vari scopi aziendali o indirizzarli a utenti specifici, unità aziendali, partner, applicazioni o soluzioni prospettiche.

Processo di integrazione dei dati

Il processo di integrazione dei dati è il metodo con cui un'azienda combina i dati provenienti da diverse piattaforme e set di dati per creare un'architettura digitale coesa e globale.

Piano del progetto di integrazione dei dati

Un piano di integrazione dei dati aiuta a definire un quadro di riferimento per la trasformazione digitale, incorporando le tempistiche, gli obiettivi, le aspettative, le regole e i ruoli che comprenderanno la completa integrazione dei dati.

Strategia di integrazione dei dati

Le strategie di integrazione dei dati aiutano a scoprire e implementare le soluzioni più efficienti e intelligenti per archiviare, estrarre e collegare le informazioni ai sistemi e alle piattaforme aziendali.

Esempio di strategia di integrazione dei dati

Un esempio di strategia di integrazione dei dati è una panoramica del funzionamento delle strategie di integrazione dei dati. In genere, comprende un elenco di alcuni elementi delle strategie di integrazione dei dati.

Lago di dati

Un data lake è un tipo di sistema di archiviazione dei dati di grande capacità che conserva i dati "grezzi" (semi-strutturati e non strutturati, ad esempio streaming, IoT, ecc.) nel loro formato nativo fino a quando non sono necessari. A differenza delle architetture di archiviazione dati gerarchiche, che archiviano i dati strutturati in cartelle, un data lake utilizza un'architettura piatta.

Prodotti Data Lake

Scoprite quali sono i prodotti disponibili per gestire il data lake e sfruttare al meglio i dati aziendali.

Mart di dati

Un data mart è un sottoinsieme specifico di dati conservati in un data warehouse e consente a reparti specifici di trovare i dati di cui hanno bisogno in modo più semplice e veloce.

Rete di dati

Data Mesh è una parola d'ordine del settore e un approccio progettuale completo per l'implementazione di un'architettura moderna e distribuita di analisi e condivisione dei dati su scala.

Data Mesh vs. Data Fabric

Data mesh e data fabric sono strutture di analisi e gestione dei dati in gran parte simili e sovrapponibili, ma con alcune aree di distinzione.

Strumenti di migrazione dei dati

Gli strumenti di migrazione dei dati assistono i team nelle loro attività di migrazione dei dati, compresa la migrazione dei dati on-premises, la migrazione dei dati basata su cloud e la migrazione dei dati open-source.

Conduttura dei dati

Una pipeline di dati è un servizio o un insieme di azioni che elaborano i dati in sequenza. La funzione abituale di una pipeline di dati è quella di spostare i dati da uno stato o da una posizione a un'altra.

Architettura della pipeline di dati

L'architettura di una pipeline di dati è un sistema che cattura, organizza e instrada i dati in modo che possano essere utilizzati per ottenere approfondimenti. I dati grezzi contengono troppi punti di dati che potrebbero non essere rilevanti.

Fornitori di servizi di data warehouse

Scoprite quali aziende tecnologiche possono fornire servizi di data warehouse per le esigenze di archiviazione dei dati della vostra azienda.

Strumenti per l'archiviazione dei dati

La grande popolarità e le opportunità derivanti dai data warehouse hanno incoraggiato lo sviluppo di numerosi strumenti di data warehousing.

Apprendimento profondo

Scoprite tutto sull'apprendimento profondo, dalla sua relazione con l'apprendimento automatico a come la sua applicazione sta aumentando in molti campi.

Pianificazione delle risorse aziendali

L'Enterprise Resource Planning (ERP) è un tipo di software che consente a un'organizzazione di gestire e automatizzare molte delle attività aziendali quotidiane.

Bus di servizi aziendali

Un enterprise service bus (ESB) è un'architettura che consente la comunicazione tra ambienti diversi, come le applicazioni software.

Lago di dati Hadoop

Un data lake Hadoop è costruito su una piattaforma composta da cluster Hadoop ed è particolarmente popolare nell'architettura dei data lake perché è open source.

Google ad alta velocità

L'acquisizione dei dati, o ingestione, per l'archiviazione, lo smistamento e l'analisi dei dati è un processo continuo alla base dell'architettura di sistema e della gestione dei dati. La velocità di ingestione è parte integrante della creazione di approfondimenti sui dati in tempo reale e di un vantaggio competitivo per la strategia aziendale.

Architettura di integrazione

Software di integrazione delle applicazioni, generalmente classificato come "middleware", cioè software che costituisce il collegamento tra sistemi operativi, software e database interfacciati.

Migliori pratiche di integrazione

Scoprite le best practice per l'integrazione di cloud e come possono aiutare la vostra azienda.

Piattaforma di integrazione come servizio (IPaaS)

Integration Platform as a Service (IPaaS) è un sistema di integrazione basato su cloud che collega applicazioni software provenienti da ambienti diversi, tra cui dispositivi, IoT, applicazioni e così via.

Documento sui requisiti di integrazione

Un documento sui requisiti di integrazione valuta e descrive i requisiti per il successo dell'integrazione dei dati. In modo simile a una Specifica dei requisiti di sistema/software (SRS), i Requisiti di integrazione articolano il comportamento e le caratteristiche attese del progetto di integrazione e dei sistemi correlati. La maggior parte dei documenti sui requisiti di integrazione fa parte di un più ampio piano di requisiti di integrazione dei dati ...

Architettura iPaaS

Scoprite cos'è l'architettura iPaaS e come può aiutarvi a spostare l'infrastruttura digitale della vostra azienda su cloud.

Test delle prestazioni di Java

Un test delle prestazioni Java verifica le prestazioni di un'applicazione Java in termini di velocità ed efficienza.

Codice del test di velocità Java

Scoprite cos'è e a cosa serve il codice Java per i test di velocità.

Confronto tra le prestazioni di Java e Python

Java e Python sono due dei linguaggi di programmazione più diffusi, ma le loro diverse strutture linguistiche presentano vantaggi e svantaggi distinti. Ciascuno di essi dispone di numerosi strumenti dell'ecosistema costruiti per migliorare l'usabilità e le prestazioni. Tuttavia, le loro velocità variano.

JSON (notazione degli oggetti JavaScript)

In questo articolo forniamo una breve descrizione di JSON e spieghiamo come viene utilizzato principalmente.

Token web JSON

JSON Web Token (JWT) è un oggetto JSON utilizzato per inviare informazioni che possono essere verificate e affidabili. Lo standard è open-source e si basa sull'RFC 7519.

Sfruttare Oracle EBS in tutta l'azienda con SnapLogic

Oracle E-Business Suite è un insieme di applicazioni aziendali integrate fornite da Oracle.

Algoritmo di apprendimento automatico

Ecco tutto quello che avreste voluto sapere su un algoritmo di apprendimento automatico.

Software di gestione dei dati master

Il software di gestione dei dati master pulisce e standardizza i dati, creando un'unica fonte di verità. Scoprite i numerosi vantaggi dell'utilizzo di un software di gestione dei dati.

Spostamento dei dati al Cloud

Lo spostamento dei dati sul sito cloud, noto anche come migrazione Cloud , avviene quando i dati conservati su server statali, server personali/fisici, vengono trasferiti su una piattaforma di archiviazione completamente digitale.

Problemi nell'estrazione di dati da Salesforce in Informatica PowerCenter

L'estrazione dei dati da Salesforce con Informatica potrebbe non essere la soluzione migliore per l'estrazione e l'integrazione dei dati.

Python vs. Java

Python vs. Java: Python e Java sono entrambi linguaggi di programmazione, ognuno dei quali ha i suoi vantaggi. La differenza più significativa tra i due è l'uso delle variabili. Le variabili di Python sono tipizzate dinamicamente, mentre quelle di Java sono tipizzate staticamente.