Blend, cleanse and prepare data for analytics, reporting or data modernization efforts

Phil Simon chimes in on the last five years of Hadoop with an eye toward the future.
Blend, cleanse and prepare data for analytics, reporting or data modernization efforts
Phil Simon chimes in on the last five years of Hadoop with an eye toward the future.
David Loshin explores considerations for organizations gradually making the transition to Hadoop.
Phil Simon looks at AWS's evolution before making some predictions about the future of Hadoop.
Artificial intelligence. Big data. Cognitive computing. These buzzwords are the ABCs of today’s marketplace. In a recent interview at SAS® Global Forum, I discussed the unprecedented pace of change that we’re seeing in the market. It’s creating what I like to call an analytics economy. In this economy, analytics –
Alguna vez se ha preguntado ¿Cuántas decisiones afectan a las operaciones que se toman en su organización cada día? La respuesta es probablemente más de lo que se puede imaginar. Por ello, la capacidad de tomar rápidamente las decisiones operativas más adecuadas, al mismo tiempo que se aprovechan los crecientes
Ivor Moan explains how SAS Data Management software can help you address GDPR requirements.
Die Erfahrung aus Lehman Brothers oder dem Zahlungsausfall bei griechischen Staatsanleihen hat gezeigt, dass die bisherigen bankinternen Strukturen zur Steuerung der Institute nicht mehr der Vielzahl an Marktänderungen gerecht werden. Im Januar 2013 veröffentlichte das Basel Committee on Banking Supervision die „Grundsätze für die effektive Aggregation von Risikodaten und die Risikoberichterstattung“
Jim Harris explains why data quality is such a fundamental aspect of master data management.
David Loshin discusses two common roadblocks in moving Hadoop from proof-of-concept to production.
Kim Kaluba describes how a customer data strategy can help you achieve an omnichannel vision.
Joyce Norris-Montanari poses the question: Is Hadoop/big data technology actually ready for MDM?
In nahezu einem Jahr findet die neue EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) Anwendung. Wer bisher dachte, das hat noch Zeit und wird nicht so heiß gegessen, wie es gekocht wird, der wurde von der Ankündigung des Bayerischen Landesamts für Datenschutzaufsicht überrascht: Bayern kündigt schon erste Kontrollbesuche an. „Abwarten und nichts tun ist mehr
.@philsimon chimes in on some oft-overlooked differences.
When developing SAS applications, you can feed database tables into your application by using the libname access engine either by directly referring a database table, or via SAS or database views that themselves refer to one or more of the database tables. More on Automation with SAS: Let SAS write
Do you know how master data management and data warehouses are different? Jim Harris explains.
Welche Rolle Datenqualität und Data Governance beim Data Management für Analytics spielen, habe ich mit meinem Kollegen Gerhard Svolba zuletzt an dieser Stelle diskutiert. Doch was genau macht modernes Datenmanagement aus, und welche Rolle spielen dabei neue Technologien à la Hadoop und Co.? Und wie sieht überhaupt die künftige Zusammenarbeit
Todd Wright explains what GDPR means and shows how SAS can help you prepare for it.
David Loshin explains 4 struggles of syndicating master data across the enterprise.
GDPR is coming at all of us like a fast moving car on a narrow road late at night. At least that’s what it seems like to me sometimes when I see customers come to realize the full implications of the new law and get a stunned look on their
Data-driven businesses outperform competitors. Matt Magne says SAS Data Governance and SAS MDM can help you get there.
Dylan Jones says spend time setting a vision of how to transform your data landscape – not debating definitions.
Jim Harris discusses how the lines between data management and analytics are fading.
Kürzlich habe ich mich mit meinem Kollegen Michael Herrmann darüber unterhalten, wie Big Data die Anforderungen an Datenmanagement und vor allem an die Datenqualität verändert – und wie die IT, der Data Scientist und die Fachabteilung besser zusammenarbeiten können. Heute geht es darum, wie Daten nachvollziehbar und transparent gemacht werden
David Loshin explains why MDM is such a valuable tool in helping to detect fraud.
Lenin und ich sitzen im Publikum und applaudieren heftig: Seine Chefin hat ihren Vortrag beendet über „Datenqualität als Erfolgsfaktor im Internet of Things“. „Kein Datenqualitätsprojekt ohne Hilfe von oben“, raunt Lenin mir zu, "Unterstützung vom Boss ist manchmal wichtiger als tolle Software." Ich will beleidigt darauf hinweisen, dass seine Chefin
Via streaming data, Jim Harris says machines can learn some amazing things without being programmed with domain knowledge.
Kennen Sie Kevin Ashton? Der britische Technologie-Pionier hat am Massachusetts Institute of Technology (MIT) einen internationalen Standard für RFID mitbegründet. Was aber vielleicht noch wichtiger ist: Vor fast 20 Jahren hatte er eine Vision von Computern, die Informationen über Gegenstände des Alltags und der Fabrikation sammeln und mit diesen Daten
Auch wenn der Hype von Gartner für beendet erklärt wurde: An Big Data und der Auswertung entsprechender (oftmals unstrukturierter) Datenmengen kommt kein Unternehmen vorbei. Doch welche Herausforderungen stellen Big Data und damit einhergehende Entwicklungen an das Data Management? Wie können Data Scientists, IT und Fachabteilung heute zusammenarbeiten? Und wo prallen
Analise Polsky says analytics success for midsize business depends on getting the basics right and maintaining a data focus.