Drying up the data swamp – Vernetzung von Daten mittels iQser GIN Server
| dc.contributor.author | Pfleiderer, Florian | |
| dc.contributor.editor | Mitschang, Bernhard | |
| dc.contributor.editor | Nicklas, Daniela | |
| dc.contributor.editor | Leymann, Frank | |
| dc.contributor.editor | Schöning, Harald | |
| dc.contributor.editor | Herschel, Melanie | |
| dc.contributor.editor | Teubner, Jens | |
| dc.contributor.editor | Härder, Theo | |
| dc.contributor.editor | Kopp, Oliver | |
| dc.contributor.editor | Wieland, Matthias | |
| dc.date.accessioned | 2017-06-20T20:24:36Z | |
| dc.date.available | 2017-06-20T20:24:36Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | In vielen Unternehmen laufen heute heterogene Daten aus vielfältigen Quellen in Data Lakes zusammen, die immer mehr zu Data Swamps verkommen. Oft ist nicht bekannt, was sich in den zahlreichen Datentöpfen befindet und in welcher Qualität die Daten tatsächlich vorliegen. Typische Big Data Technologien wie zum Beispiel Hadoop alleine bieten kaum eine Möglichkeit, diesem Chaos Herr zu werden. Immer mehr Firmen zeigen daher Interesse an kompletten Lösungen, statt eigene Lösungen aufwändig aus einzelnen Technologien zusammen zu stellen. Die iQser GmbH entwickelt mit dem GIN Server eine solche Lösung, die unterschiedliche Ansätze des Data Engineering kombiniert, um verschiedenste Problemstellungen der semantischen Datenanalyse lösen zu können. | en |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-659-6 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik, Bonn | |
| dc.relation.ispartof | Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-265 | |
| dc.title | Drying up the data swamp – Vernetzung von Daten mittels iQser GIN Server | en |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 528 | |
| gi.citation.startPage | 527 | |
| gi.conference.date | 6.-10. März 2017 | |
| gi.conference.location | Stuttgart | |
| gi.conference.sessiontitle | Industrial Program - Data Lake |
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