Zur Kurzanzeige

dc.contributor.authorPfleiderer, Florian
dc.contributor.editorMitschang, Bernhard
dc.contributor.editorNicklas, Daniela
dc.contributor.editorLeymann, Frank
dc.contributor.editorSchöning, Harald
dc.contributor.editorHerschel, Melanie
dc.contributor.editorTeubner, Jens
dc.contributor.editorHärder, Theo
dc.contributor.editorKopp, Oliver
dc.contributor.editorWieland, Matthias
dc.date.accessioned2017-06-20T20:24:36Z
dc.date.available2017-06-20T20:24:36Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-3-88579-659-6
dc.identifier.issn1617-5468
dc.description.abstractIn vielen Unternehmen laufen heute heterogene Daten aus vielfältigen Quellen in Data Lakes zusammen, die immer mehr zu Data Swamps verkommen. Oft ist nicht bekannt, was sich in den zahlreichen Datentöpfen befindet und in welcher Qualität die Daten tatsächlich vorliegen. Typische Big Data Technologien wie zum Beispiel Hadoop alleine bieten kaum eine Möglichkeit, diesem Chaos Herr zu werden. Immer mehr Firmen zeigen daher Interesse an kompletten Lösungen, statt eigene Lösungen aufwändig aus einzelnen Technologien zusammen zu stellen. Die iQser GmbH entwickelt mit dem GIN Server eine solche Lösung, die unterschiedliche Ansätze des Data Engineering kombiniert, um verschiedenste Problemstellungen der semantischen Datenanalyse lösen zu können.en
dc.language.isoen
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofDatenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017)
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-265
dc.titleDrying up the data swamp – Vernetzung von Daten mittels iQser GIN Serveren
dc.typeText/Conference Paper
mci.reference.pages527-528
mci.conference.sessiontitleIndustrial Program - Data Lake
mci.conference.locationStuttgart
mci.conference.date6.-10. März 2017


Dateien zu dieser Ressource

Thumbnail

Zur Kurzanzeige