Hvordan bygge et moderne datavarehus i Microsoft Azure?
Lær hvordan du oppretter et moderne datavarehus i Microsoft Azure opptil 10 ganger raskere enn med standardmetoder.
Lær hvordan du oppretter et moderne datavarehus i Microsoft Azure opptil 10 ganger raskere enn med standardmetoder.
Å bygge en moderne data estate er litt som å bygge et hus. Har man ikke et solid fundament eller god struktur kan det føre til store problemer. I denne artikkelen gir vi deg 8 grunnleggende steg til hvordan man går fra et eksisterende datavarehus til et moderne data estate gjennom åtte trinn.
Petroleumstilsynet ønsket å investere i en ny dataplattform for å gjøre data fra deres IT-systemer tilgjengelig for analyse. Sjekk ut hvordan de lyktes ved å bruke en strategisk sparringspartner i implementeringen.
Har dere mye data, men får ikke den innsikten dere trenger? Vurdere dere å ta i bruk et visualiseringsverktøy? Her er 7 tegn på at dere er modne for å sette i gang.
For de fleste, om ikke alle organisasjoner, er data den viktigste forretningsressursen. Vi ser nærmere på hva et datavarehus er og hjelper deg å forstå om du faktisk trenger et datavarehus.
For sjette året på rad har Abelia og ODA-Nettverket kåret Norges 50 fremste tech-kvinner. I år har vår Kristin Nyberg blitt nominert og trukket frem som en av de fremste Tech-kvinnene i Norge.
Hva er iPaaS? Hva er fordelene med en iPaaS? Hva bør man se etter hos en iPaaS-leverandør? Alle disse spørsmålene svarer vi i denne artikkelen.
Tradisjonell BI’s passive tilnærming takler ikke dagens krav til datadreven virksomhet. Det er derfor behov for et nytt paradigme. Les mer om det her.
Hva er det som skjer innen data, business intelligence og analyse i 2022? BARC’s Trend Monitor 2022 reflekterer rundt business intelligence, analyse og data management trender i BI-markedet. Her får du de ti viktigste!
For å lykkes med maskinlæring er man avhengig av store datasett, og med store datasett kommer behovet for data management. Hvorfor er det så viktig med riktig klargjøring av data, og hvordan gjør man det? Denne artikkelen ser nærmere på hvorfor, og ikke minst hvordan organisasjoner får kontroll på dataene sine.
Diskusjonen om man bør velge data lake eller datavarehus er sannsynligvis bare i startgropa. De viktigste forskjellene i struktur, formål, brukere og generell smidighet gjør begge modellene unike. Avhengig av bedriftens behov, vil valg av løsning være essensiell for å skape vekst.
Med noen få trinn kan virksomheter forvandle budsjettet fra å bli oppfattet som et nødvendig onde til å bli en aktivitet som gir verdi gjennom kontinuerlig forbedring av budsjettprosessen – men hvordan gjør du det?
Hensikten med en data lake er at den som skal bruke dataene ikke trenger å forholde seg til mange ulike datakilder, ulike plasseringer av data, ulike sikkerhetsmekanismer i hvert enkelt system og ulike datafangstteknologier. Implementering av en god og riktig arkitektur for din data lake er derfor avgjørende for å gjøre om data til verdi.
Hadde det ikke vært fint om virksomheten kunne ta datadrevne beslutninger med en gang behovet oppstår? Ved å visualisere data hjelper vi hjernen til å oppfatte hva tallene faktisk sier uten at du må bruke mye tid på å grave deg ned i datasettet.
Hvor fleksibelt er din organisasjons planleggingsverktøy og hvilke svar får du? Det er viktig at virksomheter investerer i et fleksibelt digitalt systemverktøy som systematisk sørger for en god flyt i virksomheten slik at du kan ta riktige avgjørelser.
2020 var året hvor hverdagen til de aller fleste ble snudd på hodet. Pandemien førte til endringer i arbeidsomgivelsene, og stilte helt nye krav til dataplattformene og tjenestene vi tar i bruk. Hvilke analyse og BI-plattformer er det som skiller seg ut i Gartners Magic Quadrant for Analytics & BI 2021?
Virksomheter i dag tar i økende grad eksisterende data i bruk for å skape verdier. Dataanalyse, som tradisjonelt er kjent som oppgaven til forretningsanalytikere, har blitt helt uunnværlig. I denne artikkelen diskuterer vi aspektene og de tekniske komplikasjonene som må adresseres i arbeidet med å bygge en dataarkitektur.
Etter hvert som BI vokser og flere av oss interesserer seg for virksomhetens data, øker også kravene til sikkerhet og muligheten til å kunne kontrollere hvilke data som skal være tilgjengelig for hver bruker.