1. Extraktions-, Transformations- und Ladewerkzeuge (ETL): Diese werden häufig verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie in ein gemeinsames Format umzuwandeln und sie in ein zentrales Datenrepository zu laden.
2. Tools zum Datenabgleich und zur Bereinigung: Diese Tools werden verwendet, um Duplikate und Inkonsistenzen in den Daten zu identifizieren und zu entfernen.
3. Master Data Management (MDM)-Technologie: Diese Technologie wird verwendet, um eine zentrale und konsistente Referenzquelle für Stammdaten wie Kunden-, Produkt- oder Standortdaten zu schaffen.
4. Datenmodellierungs- und Metadatenverwaltungstools: Diese Tools werden verwendet, um Datenmodelle zu erstellen und Datenelemente, Attribute und Beziehungen zu definieren.
5. Daten-Profiling-Tools: Diese Tools werden verwendet, um die Datenqualität zu analysieren und die Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Einzigartigkeit der Daten zu bewerten.
6. Big-Data-Technologien: Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken werden verwendet, um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu speichern und zu verarbeiten.
7. Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML): Diese Technologien werden zur Datenanalyse und Mustererkennung verwendet, um Erkenntnisse abzuleiten und Vorhersagen zu treffen.
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