Der Data Scientist, der Entwickler und das Warehouse: Implementieren von Cloudanalysen

Veröffentlicht: 12.06.2020

Organisationen nutzen Data Science für Innovationen, Wettbewerbsvorteile und höhere Effizienz. Data Scientists nehmen hier eine wichtige Rolle ein. Es sind allerdings Kenntnisse und Methoden erforderlich, die über den Aufgabenbereich von Data Scientists hinausgehen. Durch die stetige Entwicklung müssen Datentechniker heute gewährleisten, dass die Vorhersagemodelle für die Produktion bereit sind. 

Die technologischen Anforderungen der Data Science haben sich ebenfalls verändert. Das cloudbasierte Data Warehouse wird mittlerweile zum Lösen von Problemen hinsichtlich Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Budget verwendet, die aufgrund des drastisch ansteigenden Datenvolumens auftreten. 

Im Whitepaper Der Data Scientist, der Entwickler und das Warehouse erfahren Sie, wie Cloudanalysen in der Praxis umgesetzt werden:
  • Sie erhalten Informationen zu den jeweiligen Aufgabenbereichen von Data Scientists und Datentechnikern.
  • Es wird erläutert, wie diese Aufgabenbereiche mit einem Data Warehouse kombiniert werden.
  • Darüber hinaus erfahren Sie, dass lediglich Azure Synapse Analytics die Anforderungen hinsichtlich Governance, Verwaltbarkeit und Elastizität in jedem Umfang erfüllt.
  • Informieren Sie sich darüber, wie Azure Synapse Analytics in einer effektiven Architektur für Cloudanalysen verwendet wird.

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