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Was ist Data Warehousing?

Data Warehousing ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, unterschiedliche Datenquellen zu integrieren, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu verarbeiten. Dadurch können Unternehmen die Daten nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsstrategien zu verbessern. Data Warehousing kann auch verwendet werden, um Daten zu verknüpfen, zu visualisieren und zu validieren.

Was ist Programmierschnittstelle (API)

Eine Programmierschnittstelle (API) ist ein Satz von Programmierschnittstellen, der es Anwendungsentwicklern ermöglicht, auf eine Software oder ein System zuzugreifen und es zu steuern. Eine API stellt eine strukturierte Schnittstelle zwischen zwei separaten Softwareanwendungen zur Verfügung, über die Daten, Funktionen und Services ausgetauscht werden können. Sie stellt eine Möglichkeit dar, um eine Anwendung zu erstellen, ohne den Quellcode der anderen Anwendung zu ändern.

Was ist Datenaufbereitung?

Datenaufbereitung ist ein Prozess, bei dem Daten für verschiedene Zwecke aufbereitet werden. Dabei werden die Daten sortiert, strukturiert, analysiert und aufbereitet, um sie für bestimmte Anwendungen nutzbar zu machen. Dies kann durch verschiedene Verfahren wie Datenbanken, Datenaggregation, Datenmanipulation, Datenanalyse und Datenvisualisierung erreicht werden. Die Datenaufbereitung ist ein wichtiger Teil des Data-Warehouse-Designs und der Datenbankmanagementtechnologien.

Was ist Datenanreicherung?

Datenanreicherung ist ein Prozess der Erweiterung und Verbesserung von Daten, indem zusätzliche Informationen hinzugefügt werden, um die Daten in eine stärker strukturierte oder mehr informierte Form zu bringen. Der Zweck der Datenanreicherung ist es, den Benutzern mehr Einblicke in ihre Daten zu geben, und ihnen so eine bessere Entscheidungsfindung und eine bessere Analyse zu ermöglichen. Beispiele für eine Datenanreicherung können die Zuordnung von Geolokalisierungsdaten, demografischen Informationen, Kundenhistorien oder anderen externen Quellen zu vorhandenen Daten sein.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der komplexe Modelle verwendet werden, um sehr große Datenmengen zu analysieren. Es ähnelt in vielerlei Hinsicht dem Lernen, das das menschliche Gehirn verwendet, um neue Konzepte oder Einsichten zu erlernen. Es basiert auf einer Reihe von Algorithmen, die als neuronale Netzwerke bezeichnet werden. Diese Netzwerke haben einzelne Verbindungen, die wie Synapsen im Gehirn funktionieren. Diese Verbindungen werden dann in mehreren Schichten gebildet, um die Komplexität der Muster, die sie verarbeiten, zu erhöhen. Deep Learning ist besonders nützlich für die Automatisierung von Prozessen und die Entwicklung von Entscheidungsfindungssystemen, die auf komplexen Daten basieren.