Entwicklung und Evaluation eines Verfahrens zur Datenspeicherung in Data-Warehouse-Systemen auf Basis des Information Lifecycle Managements
Optimieren Sie Ihre Datenspeicherung: Effiziente Lösungen, Kostenreduktion und verbesserte Datenanalysen garantiert!
Kurz und knapp
- Das Buch bietet praxisorientierte Lösungen zur Optimierung der Datenstrategien in Unternehmen, insbesondere durch die Entwicklung effizienter Speicherlösungen in Data-Warehouse-Systemen.
- Leser erhalten innovative Strategien zur Senkung von Speicherkosten mittels Ansätzen wie Nearline-Storage oder Archivierung, ohne die Verfügbarkeit und Analysierbarkeit der Daten zu beeinträchtigen.
- Die Lektüre schließt eine entscheidende Forschungslücke und hilft, geeignete Speicherstrategien für spezifische Datensatztypen zu identifizieren und bietet ein Verfahren zur Klassifizierung von Daten basierend auf ihrem Lebenszyklus.
- Leicht verständliche Anleitungen führen durch die Phasen der Datenerstellung, Nutzung und Archivierung und ermöglichen eine maßgeschneiderte Speicherlösung, die den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens entspricht.
- Diese strategische Herangehensweise an das Information Lifecycle Management fördert nicht nur die Kostenreduktion, sondern verbessert auch die Effizienz und Nachhaltigkeit der Geschäftsprozesse.
- Das Buch ist ideal für Führungskräfte und IT-Manager in verschiedenen Branchen und bietet wertvolle Einsichten für diejenigen, die ihre Data-Warehouse-Systeme zukunftssicher gestalten möchten.
Beschreibung:
Entwicklung und Evaluation eines Verfahrens zur Datenspeicherung in Data-Warehouse-Systemen auf Basis des Information Lifecycle Managements ist mehr als nur ein einfaches Buch - es ist ein wertvolles Werkzeug für Führungskräfte und IT-Manager, die ihre Datenstrategien optimieren möchten. An einem Punkt, an dem Datenvolumen in rasanter Geschwindigkeit anwachsen und die Kosten für die Datenlagerung steigen, steht jede Organisation vor der Herausforderung, effiziente Speicherlösungen zu entwickeln, ohne die Verfügbarkeit und Analysierbarkeit ihrer Daten zu beeinträchtigen.
Das Buch bietet innovative Ansätze, um Speicherkosten durch Strategien wie Nearline-Storage oder Archivierung zu senken und gleichzeitig die Effizienz von Datenanalysen zu steigern. Bisher mangelte es an einem geeigneten Verfahren, das dabei hilft, die richtige Speicherstrategie für spezifische Datensatztypen zu identifizieren. Hier setzt das Buch an: Es schließt eine entscheidende Forschungslücke und liefert ein praxisorientiertes Verfahren zur Klassifizierung von Data-Warehouse-System-Daten in Bezug auf den Lebenszyklus dieser Daten.
Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein Unternehmen, das Daten in großen Mengen sammelt - von Kundenfeedback bis hin zu komplexen Marktanalysen. Bislang nutzten Ihre Mitarbeiter ein allgemeines Speicherverfahren, das teuer und ineffizient war. Dank der Entwicklung und Evaluation eines Verfahrens zur Datenspeicherung in Data-Warehouse-Systemen auf Basis des Information Lifecycle Managements können Sie nun jede Phase des Datenlebenszyklus gezielt adressieren und maßgeschneiderte Speicherlösungen einsetzen.
Das Buch führt Sie durch die Phasen der Datenerstellung, Nutzung und Archivierung und zeigt auf, wie jede Phase mit spezifischen Maßnahmen unterstützt werden kann. Dies ermöglicht nicht nur eine kosteneffiziente, sondern auch phasenorientierte Speicherung, die den individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht wird. Das ist nicht nur eine Technikfrage, sondern eine strategische Entscheidung, die tief in die Geschäftsprozesse eingreift und nachhaltige Vorteile schafft.
Nutzen Sie die tiefgehenden Erkenntnisse und praktischen Anleitungen in diesem Buch, um Ihre Data-Warehouse-Systeme vollkommen neu zu denken. Ob in Bildung und Forschung oder in der Praxis einer dynamischen Wirtschaftswelt – diese Lektüre aus den Bereichen Bücher, Sachbücher, Business & Karriere, Wirtschaft und Wirtschaftsgeschichte wird Ihnen helfen, komplexe Speicherprobleme zu überwinden und einen wichtigen Schritt Richtung zukunftssicherer Datenverwaltung zu gehen.
Letztes Update: 19.09.2024 07:21