Ein Data Lake ist eine Methode zur Speicherung unstrukturierter Daten in einem eigenen System oder Repository. Da die Verwendung der Daten noch nicht feststeht, werden sie zunächst in ihrem Rohformat gespeichert. Data Lakes eignen sich vor allem dann, wenn große Mengen an Sensordaten anfallen, also z. B. bei der Speicherung von Fahrzeugdaten oder der Daten von Fertigungsmaschinen aus dem Internet of Things (IoT). Auch im Data Lake spielen Meta Daten eine wichtige Rolle.
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Mobiler Datenschutz auf mobilen Endgeräten ist in vielen Unternehmen nach wie vor ein Problem. Denn die geforderte Sicherheit und der notwendige Schutz der Daten harmonieren nicht ohne Weiteres mit dem Wunsch nach einer bestmöglichen Usability. Welche Wege es aus diesem Dilemma gibt, möchte ich in einer kleinen Blog-Serie aufzeigen. Im Mittelpunkt des 1. Teils stehen Fragen des Datenschutzes, deren Relevanz durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) nochmals deutlich geworden ist.
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Die digitale Transformation erfordert eine agile Transformation der Unternehmen. Vielfach behindern starre Organisationsstrukturen die notwendige Anpassungsfähigkeit von Unternehmen an das sich rasch wandelnde Marktumfeld. Agile Projektmethoden zielen darauf ab, genau diese Anpassungsfähigkeit zu erreichen. Aber um die Herausforderungen des digitalen Wandels zu bewältigen und die Vorteile der agilen Vorgehensweisen voll auszuschöpfen, reicht es nicht mehr aus, bloß die Projektmethode zu wechseln.
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Metadaten in BI-Systemen werden in ihrer Bedeutung häufig unterschätzt und deshalb vielfach vernachlässigt. Aber wenn wir uns kurz ein BI-System ohne Metadaten vorstellen, wird deutlich: Ohne diese Daten ist das System zwar technisch funktionsfähig, aber sowohl die Systemnutzung wie auch die -wartung sind dann äußerst problematisch.
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Als Projektleiter trete ich gegenüber Projektlieferanten häufig als Kunde auf. Und als Kunde achte ich pedantisch genau auf Angebots- und Vertragsformulierungen. Das tue ich im ureigensten Interesse aber netterweise auch im Interesse meiner Auftraggeber – also meiner Kunden – und schließlich auch im Interesse der Lieferanten selbst.
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