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Cloud Data Warehouses sind das Rückgrat der Digitalisierung, denn sie benötigen keine Hardware und sind unendlich skalierbar. Außerdem brauchen Sie nur für die Ressourcen zu zahlen, die Sie tatsächlich nutzen. Doch das ist nur die halbe Wahrheit.

Azure Synapse, Amazon Redshift, Google Big Query und Snowflake erfordern Echtzeit-Datenintegration und eine Automatisierung des gesamten Daten-Lebenszyklus, damit Sie ihre Stärken voll ausspielen können. Allerdings gehören diese beiden Möglichkeiten bei keinem dieser Tools zum Funktionsumfang. Es bleibt Ihnen daher nichts Anderes übrig, als die Lücken mit selbstgeschriebenen ETL-Skripts zu schließen, was Ihre Entwickler und Datentransfers stark einschränkt und wodurch der anfänglich avisierte ROI in weite Ferne rückt.

Doch es gibt einen besseren Weg. Durch den Einsatz von Qlik Data Integration mit Cloud Data Warehouses lassen sich die Produktivität und der ROI Ihrer wichtigsten Analyseprojekte deutlich verbessern.

Lesen Sie im Report, wie

• das Logistikunternehmen Ewals Cargo Freight eine Produktivitätssteigerung von 400 % und eine Amortisation innerhalb der Abonnementlaufzeit erreichte,
• Sie ROI, Amortisation, NPV, TCO und weitere Kennzahlen bestimmen, um Ihren Business Case für Data-Warehouse-Automatisierung zu erstellen,
• sich Qlik Data Integration mit maximalem Nutzen einsetzen lässt.