Die Migration von Big Data-Workloads in die Cloud und die Entwicklung skalierbarer Datenplattformen stellen Unternehmen vor technische Herausforderungen wie Skalierung, Echtzeitverarbeitung und Datensicherheit. Anhand eines praxisnahen Use Cases werden zentrale Probleme und bewährte Lösungen beleuchtet, um leistungsstarke, cloud-native Big Data-Architekturen zu realisieren.

Nehmen Sie an dieser Sitzung teil und lernen Sie mehr über:

• Strategien und Technologien für die sichere und effiziente Übertragung großer Datenmengen in die Cloud
• Design und Implementierung leistungsfähiger, Cloud-nativer Big Data-Systeme
• Optimierung von Ressourcen und Implementierung kosteneffizienter Strategien für Big Data-Workload

• Welche Rolle spielen Technologien, wie KI und maschinelles Lernen, bei der Entwicklung und Verbesserung von maßgeschneiderten Datenprodukten?
• Wie können Unternehmen effektiv Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und integrieren, um maßgeschneiderte Datenprodukte zu erstellen?
• Welche Best Practices sollten Unternehmen befolgen, um die Sicherheit und den Datenschutz von Daten zu gewährleisten, die in maßgeschneiderten Datenprodukten verwendet werden?
• Welche Rolle spielen funktionsübergreifende Teams bei der Entwicklung kundenspezifischer Datenprodukte, und wie können Unternehmen eine effektive Zusammenarbeit fördern?
• Welchen allgemeinen Herausforderungen begegnet man bei der Entwicklung von maßgeschneiderten Datenprodukten, und wie können Unternehmen diese Hindernisse überwinden?