Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hāʻawi i nā lawelawe hoʻohui dati, hale kūʻaiʻikepili, hōkeoʻikepili ʻōnaehana hoʻokele, ʻike nui kālailai, ʻenehana o ʻike nui kālailai, hoʻolālā o ʻike nui kālailai a Sondrio.
Hana mākou i ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili, hōkeoʻikepili ʻōnaehana hoʻokele a me su ʻike nui analytics a ke hana pū nei mākou i ka noiʻi a me ka hoʻomohala ʻana i nā ʻenehana hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili a me nā ʻenehana o ʻike nui ʻikepili a me nā ʻenehana hōkeoʻikepili ʻōnaehana hoʻokele ma kēia mau kūlanakauhale: Albaredo per San Marco, Albosaggia, Andalo Valtellino, Aprica, Ardenno, Bema, Berbenno di Valtellina, Bianzone, Bormio, Buglio ma Monte, Caiolo, Campodolcino, Caspoggio, Castello dellʻAcqua, Castione Andevenno, Cedrasco , Cercino, Chiavenna, Chiesa ma Valmalenco, Chiuro, Cino, Civo, Colorina, Cosio Valtellino, Dazio, Delebio, Dubino, Faedo Valtellino, Forcola, Fusine, Gerola Alta, Gordona, Grosio, Grosotto, Lanzada, Livigno, Lovero, Madesimo Mantello , Mazzo di Valtellina, Mello, Menarola, Mese, Montagna ma Valtellina, Morbegno, Novate Mezzola, Pedesina, Piantedo, Piateda, Piuro, Poggiridenti, Ponte ma Valtellina, Postalesio, Prata Camportaccio, Rasura, Rogolo, Samolaco, San Giacomo Sernio , Sondalo, Sondrio, Spriana, Talamona, Tartano, Teglio, Tirano, Torre di Santa Maria, Tovo di SantʻAgata, Traona, Tresivio, Val Masino, Valdidentro, Valdisotto, Valfurva, Verceia, Vervio, Villa di Chiavenna, Villa di Tirano.
Hana mākou i kāu papahana hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili a ʻaʻole mākou e waiho wale iā ʻoe.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hāʻawi i ka ʻōlelo aʻoaʻo hale kūʻaiʻikepili.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele loea i ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele he mākau huahana loea hale kūʻaiʻikepili ed Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele he ʻike i ka ʻike o nā kaʻina hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele he mākau hoʻohui ʻenehana dati a hoʻoili i kahi moʻomeheu o ka hoʻohui dati a ma luna o nā mea a pau e hoʻoili i ka ʻike o hale kūʻaiʻikepili.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu ʻōnaehana ʻoihana i maoli hale kūʻaiʻikepili, he loea hoʻohui data. Manaʻo mākou i ka hoʻohou ʻana i kāu mau ʻoihana ʻoihana ma o ka hana ʻana iā lākou he ʻōiwi no ka hoʻohui dati a me ka hale kūʻaiʻikepili.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
Hana mākou e like me:
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana ʻōnaehana Oracle
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Postgresql
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele IBM DB2
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Sap Hana
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Microsoft SQL Server
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Cassandra
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele ʻo Mongo DB
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Informix
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele filemaker
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Teradata.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu ʻōnaehana ʻoihana i maoli hale kūʻaiʻikepili, he loea hoʻohui data.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hāʻawi i ka ʻōlelo aʻoaʻo hoʻolālā, ʻikeʻikepili, papahana na ʻike nui, kālailai i ʻike nui i hōʻiliʻili ʻia e ka ʻoihana, hoʻoulu ʻikepili a me ka waihona ʻana, ka hana ʻana dati, kālailai dati, ʻike kiʻi dati, loea helu, i dati ua kālailai ʻia e nā poʻe loea, ʻike ʻike, ʻike ʻike ʻike, ʻike nui: ke kūkākūkā a me nā noi a me nā pono hana, dbms, hōkeoʻikepili ʻōnaehana hoʻokele, hale kūʻaiʻikepili, hoʻopiha piha ʻike nui, ʻikepili wānana, ʻikepili kiʻekiʻe, alakaʻi ʻia i ka ʻikepili, lā wehe, ka maikaʻi o ka ʻikepili, ʻepekema data, ka maikaʻi o ka ʻikepili.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hāʻawi i ka ʻōlelo aʻoaʻo hoʻolālā, ʻikeʻikepili, papahana na BigʻIkepili Kālailai, kālailai i BigʻIkepili i hōʻiliʻili ʻia e ka ʻoihana, hoʻoulu ʻikepili a me ka waihona ʻana, ka hana ʻana dati, kālailai dati, ʻike kiʻi dati, loea helu, i dati ua kālailai ʻia e nā poʻe loea, ʻike ʻike, ʻike ʻike ʻike, ʻike nui kālailai: ke kūkākūkā a me nā noi a me nā pono hana, dbms, hōkeoʻikepili ʻōnaehana hoʻokele, hale kūʻaiʻikepili, hoʻopiha piha Nuiʻike ʻikepili, ʻikepili wānana, ʻikepili kiʻekiʻe, alakaʻi i ka ʻikepili, lā wehe, ka maikaʻi o ka ʻikepili, ʻepekema data, ka maikaʻi o ka ʻikepili. 'Ipekemaʻikepili. Hoʻonaʻauaoʻikepili. Nuiʻike. Nuiʻike hoʻokoliona. Nuiʻike mea kālailai. Nuiʻike ʻikepili. Nuiʻike kālailai e ʻike nui kālailai. Nā ʻenehana o ʻike nui. Nā papahana e ʻike nui. ʻIke ʻikepili. Kipaku ʻikepili. BigʻIkepili e aʻo aʻo. Nuiʻike a me ka mining mining. ʻEli ʻikepili. ʻIke ʻikeʻikeʻikeʻikeʻikeʻikeʻike. Kūkākūkā ʻike nui. ʻŌlelo aʻo ʻikeʻikepili. Nuiʻike ʻauhau. Wehe i ka ʻikepili. E wehe ʻIkeʻIkeʻIkepili. Nui Wehe i ka ʻikepili. Ke hana nei mākou BigʻIkepili a manaʻo mākou iā mākou iho he Nui ʻIkeʻIkeʻIkepili. Ke hana nei mākou BigʻIkepili a me ka Kaʻikepiliʻikepili. Hana mākou me ka Ka ʻikepili ʻikepili.Kūkākūkā hoʻolālā, ʻikeʻikepili, papahana na ʻike nui, kālailai i ʻike nui i hōʻiliʻili ʻia e ka ʻoihana, hoʻoulu ʻikepili a me ka waihona ʻana, ka hana ʻana dati, kālailai dati, ʻike kiʻi dati, loea helu, i dati ua kālailai ʻia e nā poʻe loea, ʻike ʻike, ʻike ʻike ʻike, ʻike nui: ke kūkākūkā a me nā noi a me nā pono hana, dbms, hōkeoʻikepili ʻōnaehana hoʻokele, hale kūʻaiʻikepili, hoʻopiha piha ʻike nui, ʻikepili wānana, ʻikepili kiʻekiʻe, alakaʻi ʻia i ka ʻikepili, lā wehe, ka maikaʻi o ka ʻikepili, ʻepekema data, ka maikaʻi o ka ʻikepili.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana ʻo ia me ka ʻike, ʻo ia ke kāne a me ka mīkini a ʻaʻole ke kāne i ka mīkini.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hāʻawi i nā lawelawe o ʻike kūlohelohe a me nā ʻenehana aʻo mīkini, ʻenehana o ʻike kūlohelohe a me nā ʻenehana aʻo mīkini, hoʻolālā o ʻike kūlohelohe a me nā ʻenehana aʻo mīkini.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana ma nā kumuhana aʻe: Kapua Kamepiula, ʻO Quantum Pūnaewele, ʻimi hoʻopunipuni manao, Ka Papa Hana, Hoʻonui augmented, ʻOiaʻiʻoʻoiaʻiʻo, ʻOihana hana e Hoʻokūkū Lopaka, Internet o na mea.
Hoʻopukapuka mākou i ka manawa a me ke kālā i ka noiʻi a me ka hoʻomohala ʻana i: Kapua Kamepiula, ʻO Quantum Pūnaewele, ʻimi hoʻopunipuni manao, Ka Papa Hana, Hoʻonui augmented, ʻOiaʻiʻoʻoiaʻiʻo, ʻOihana hana e Hoʻokūkū Lopaka, Internet o na mea.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele He hui kūikawā i ka hoʻolālā a me ka hoʻokō ʻana i nā hopena hou i nā ʻenehana Digital a me nā ʻenehana. Hana pū mākou ʻike kūlohelohe.
Hoʻolālā, hoʻokō, mālama ʻana, ʻae i kā mākou nā mea kūʻai mai e hoʻokō i nā pahuhopu i hoʻonohonoho ʻia no kaʻike kūlohelohe a me nā ʻenehana aʻo mīkini.
Hoʻohālike mākou i kāu ʻoihana e like me kāu makemake a hahai mākou iā ʻoe ma 360 kekelē.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu ʻōnaehana ʻoihana i maoliʻike kūlohelohe a me nā ʻenehana aʻo mīkini.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
Hana mākou e like me:
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana ʻōnaehana Oracle
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Postgresql
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele IBM DB2
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Sap Hana
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Microsoft SQL Server
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Cassandra
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele ʻo Mongo DB
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Informix
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele filemaker
-e hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Teradata.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu ʻōnaehana ʻoihana i maoli hale kūʻaiʻikepili, he loea hoʻohui data.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
I dati nā aila o ka millennium hou, i ʻike nui he ʻenehana hōʻino lākou no ka mea ʻoi aku ka nui o ka loli, ʻoi aku ka nui o ka hana hou. Pūnaewele pūnaewele pūnaewele manaoio ka ka maikaʻi o ka ʻikepili ʻo ia ka wā e hiki mai ana, a ua haawiia ʻaʻole ka maikaʻi he kumukūʻai no nā ʻoihana a dati pono e emi mau ke kumu kūʻai o nā huahana.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana ma dati, a ʻaʻole wale nā mea kokoke iā mākou e koho iā mākou.
I dati i ke ʻano uila i hana nui i ka ʻike a me ka ʻenehana kamaʻilio (ICT) kaiāulu a mahalo i kā lākou hoʻolaha ʻana i ka "maikaʻi" o dati i ka palapala uila a me kona hopena ma nā ʻano hana like ʻole o ke kaiāulu ICT e lilo ana i mea nui.
Ke koʻikoʻi o ka maikaʻi o ka ʻikepili i nā kaʻina hana hoʻoholo i hōʻike ʻia i loko o ka ʻōlelo ʻEulopa Statistics kūlana maikaʻi: "Hāʻawi mākou i ka European Union a me ka honua me ka ʻike kiʻekiʻe e pili ana i ka hoʻokele waiwai a me ke kaiāulu ma ʻEulopa, ka pae ʻāina a me ka pae, a hāʻawi mākou i kēia ʻike i kēlā me kēia. ma ke ʻano he kākoʻo i nā hana hoʻoholo, noiʻi a hoʻopaʻapaʻa. " I ka ka maikaʻi o ka ʻikepili, un ua haawiia ʻaʻole ka maikaʻi he kumukūʻai no nā ʻoihana a dati pono e emi mau ke kumu kūʻai o nā huahana.
ʻO ka Institute Warehousing Institute, i kahi hōʻike 2002 ma ka maikaʻi o ka ʻikepili, hoʻopaʻapaʻa aia he āpau nui ma waena o ka ʻike a me ka ʻoiaʻiʻo o ka maikaʻi o ka ʻikepili i nā hui he nui, a me kēlā mau pilikia e pili ana i ka maikaʻi o ka ʻikepili lilo aku nā ʻoihana US ma mua o $ 600 biliona i kēlā me kēia makahiki, a i loko ka maikaʻi o ka ʻikepili, un ua haawiia ʻaʻole ka maikaʻi he kumukūʻai no nā ʻoihana a dati pono e emi mau ke kumu kūʻai o nā huahana.
I dati i ka palapala uila ʻoi aku ka maikaʻi o kā lākou qualitative ma mua o dati waiho ʻia ma nā palapala pepa, inā ka ka maikaʻi o ka ʻikepili: a ' ua haawiia ʻaʻole ka maikaʻi he kumukūʻai no nā ʻoihana a dati pono e emi mau ke kumu kūʻai o nā huahana.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana ma Ka ʻikepili ʻikepili kahi, ka pono e hoʻomaopopo a hoʻonā i nā pilikia maikaʻi a no laila e ʻike i nā pane i nā nīnau aʻe: He aha ka ka maikaʻi o ka ʻikepili? ʻO nā ʻenehana, nā hana hana a me nā pilikia kū i ka ka maikaʻi o ka ʻikepili ua hoʻohui ʻia lākou? He aha nā ala kokoke a kaulana loa? He aha nā pilikia i hoʻoponopono ʻole ʻia?
Ua hoʻolaha ʻia nā ʻaha kūkā lehulehu e nā kaiāulu i loaʻa nā kumu o dati a me nā ʻōnaehana ʻike e like me ke kahua nui o ka hoʻokolokolo; ʻo ka paʻi mua o ka International Conference on Information Quality (ICIQ), i hoʻonohonoho maʻamau ʻia ma ka Massachusetts Institute of Technology (MIT) ma Boston, mai ka makahiki 1996; ua kākoʻo ka International Workshop on Information Quality in Information Systems (IQIS) i ka hālāwai SIGMOD mai 2004; ua mālama ʻia ka seminar International Data and Information Quality (DIQ) i loko o ka Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE) mai 2004; a ua mālama ʻia ka seminar honua Quality of Information Systems (QoIS), i hui pū me ka Entity Relationship (ER) conference mai 2005. France, Germania a ma Amerika Huipuia.
He leka uila wale mākou, ʻaʻole ʻo ka poʻe kokoke iā mākou e koho iā mākou.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
I dati ʻo ia ka ʻaila o ka mileniuma hou, ka lā wehe he ʻenehana hōʻino lākou no ka mea ʻoi aku ka nui o ka loli, ʻoi aku ka nui o ka hana hou. Pūnaewele pūnaewele pūnaewele manaʻoʻiʻo kēlā lā wehe pololei a hiki i ka wā e hiki mai ana, a ua haawiia ʻaʻole hamama kahi kumukūʻai no nā ʻoihana a dati hamama pono mau ke kumu kūʻai.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana ma dati, a ʻaʻole wale nā mea kokoke iā mākou e koho iā mākou.
Wehewehe: i dati E hiki i nā aupuni ke loaʻa i kēlā me kēia mea hiki ke hāʻawi ʻia i kēlā me kēia ʻano me ka ʻole o nā kapu kope.
I dati hamama hiki ke hele mai kekahi kumu.
Scenario: I dati hamama paha e hoʻopili i nā kumuwaiwai ʻole palapala e like me ka palapala ʻāina, genome, connectome, nā mea hoʻohui kemika, nā makemakika a me nā hana ʻepekema, dati nā kauka a me ka hana, bioscience a me nā mea ola. Kū pinepine nā pilikia no ka mea he waiwai kālepa kā lākou a i ʻole hiki ke hōʻuluʻulu ʻia i nā hana waiwai. Loaʻa a hoʻohana hou paha o dati ua hoomaluia e na hui, ka lehulehu a me ka pono. Hiki ke hoʻomalu ʻia ma o nā kaohi ʻana, nā laikini, nā kope kope, nā patent, a me nā uku no ke komo a hoʻohana hou ʻia. Kākoʻo o lā wehe hoʻopaʻapaʻa ʻaʻole kūʻē kēia mau kapu i ka pono maʻamau a ʻo kēia mau mea dati pono e hoʻolako ʻia me ka ʻole o nā kapu a me nā koina. Eia kekahi, he mea nui i dati hiki ke hoʻohana hou ʻia me ke koi ʻole ʻana i ka ʻae hou, ʻoiai ʻo nā ʻano o ka hoʻohana hou ʻana (e like me ka hoʻokumu ʻana i nā hana derivative) hiki ke hoʻomalu ʻia e kahi laikini.
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana pū me lākou lā wehe No ke aupuni, ʻimi nā noi aupuni wehe maikaʻi loa e hoʻoikaika i nā kamaʻāina, kōkua i nā ʻoihana liʻiliʻi, a i ʻole e hana i ka waiwai ma kekahi ala maikaʻi a maikaʻi. Ka wehe ana o dati He kīpuka wale ke aupuni ma ke ala e hoʻomaikaʻi ai i ka ʻike, hoʻomaikaʻi ʻana i ke aupuni, a me nā mea kūkulu hale e hoʻoponopono ai i nā pilikia o ka honua maoli.
ʻO nā pahuhopu o ka neʻe Wehe i ka ʻikepili ua like lākou me nā neʻe "Wehe" ʻē aʻe.
ʻO ka wehe ʻana e pili ana i ka loaʻa manuahi ʻana o nā puke naʻauao ma Internet. I kekahi mau hihia, ua komo pū kēia mau mea i nā pūʻulu o dati hāmama, nā laʻana he:
-ʻO ka ʻike hāmama e pili ana i ka hoʻolako ʻana i nā kumuwaiwai i kahi anaina kanaka me ka uku ʻole.
-ʻIke wehe. Kākoʻo ʻo Open Knowledge International i ka wehe ʻana ma waena o nā pilikia me ka, akā ʻaʻole i kaupalena ʻia i nā pilikia o lā wehe. Nā uhi, ʻepekema, mōʻaukala, ʻike ʻāina; uhi ʻia nā mea e like me ke mele, nā kiʻiʻoniʻoni, nā puke; uhi ʻia ke aupuni a me nā ʻike hoʻokele ʻē aʻe. ʻO ka lā wehe ua hoʻokomo ʻia ma lalo o ka Open Knowledge Definition, i kuhikuhi ʻia ma ka protocol Science Commons no ka hoʻokō ʻana i ka dati komo komo.
E pili ana ka ʻepekema puke wehe i ka hoʻohana ʻana i ka manaʻo o Wehe i ka ʻikepili i ka hapa nui o ke kaʻina hana ʻepekema hiki, me nā hoʻokolohua hāʻule ʻole a dati hoʻokolohua paʻakikī.
-ʻO ka polokalamu wehe kumu e pili ana i nā laikini kumu wehe e hiki ai ke hoʻokaʻawale ʻia nā polokalamu kamepiula a hana ʻole maʻamau maʻamau dati.
-E wehe ākea nā kumuwaiwai aʻo a ākea e laikini ʻia nā palapala a me nā pāpāho e pono ai no ke aʻo ʻana, ke aʻo ʻana a me ka loiloi, a me nā hana noiʻi.
-E wehe i ka noiʻi / ʻepekema wehe / dati o ka ʻepekema hāmama (pili ʻepekema wehe) hōʻike i kahi ala e wehe a pili i nā ʻepekema e like me dati, nā hana a me nā pono hana me nā ʻenehana o dati hoʻopili ʻia e hiki ai i ka noiʻi aniani moakaka, hoʻopuka hou ʻia a transdisciplinary.
ʻO ka mantra o ka lā wehe : a ' ua haawiia ʻaʻole hamama kahi kumukūʻai no nā ʻoihana a dati hamama pono mau ke kumu kūʻai.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
Koho i nā lawelawe a Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele a hoʻonui i kāu ʻoihana, kahi ʻoihana ʻokoʻa e hāʻawi i nā lawelawe he nui. Hana pū mākou no ka ulu ʻana o kāu ʻoihana. Hana mākou e like Pūnaewele Pūnaewele e ʻoihana hoʻolaha pūnaewele e Pūnaewele Pūnaewele, e hana pūnaewele ed e-kalepa, ke hāʻawi pū nei i nā lawelawe o i hoʻokomo ' pūnaewele e i hoʻokomo ' e-kalepa. ʻO mākou hoʻokahi Pūnaewele Pūnaewele e hookahi ʻoihana hoʻolaha pūnaewele, ua wehewehe mākou i kāu Pūnaewele Pūnaewele no ka lawelawe o kā mākou lawelawe pono ʻia i ka mea kūʻai hope, hana mākou e like me Hale Pūnaewele, Pūnaehana Pūnaewele, ʻOihana hoʻomohala polokalamu, Pūnaewele Pūnaewele, ʻoihana hoʻolaha pūnaewele e Pūnaewele Pūnaewele e hui kaiaulu.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
E hana kāua ʻikeʻikepili a hoʻolilo mākou i ka manawa a me ke kālā i ka noiʻi a me ka hoʻomohala ʻana no ʻikeʻikepili.
He hui kūikawā mākou i ka hoʻolālā a me ka hoʻokō ʻana i nā hopena hou i nā māla o Digital Services a me Technology.
Hana mākou me ka ʻikeʻikepili.
Hoʻolālā, hoʻokō, mālama ʻana, ʻae i kā mākou nā mea kūʻai mai e hoʻokō i nā pahuhopu i hoʻonohonoho ʻia no ka ʻikeʻikepili.
Hoʻohālike mākou i kāu ʻoihana e like me kāu makemake a hahai mākou iā ʻoe ma 360 kekelē.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu hana ʻoihana i maoli i ka ʻikeʻikepili.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
Hana mākou e like ʻepekema data a hoʻolilo mākou i ka manawa a me ke kālā i ka noiʻi a me ka hoʻomohala ʻana no ʻikeʻikepili.
He hui kūikawā mākou i ka hoʻolālā a me ka hoʻokō ʻana i nā hopena hou i nā māla o Digital Services a me Technology.
Hana mākou me ka ʻikeʻikepili a ʻo mākou nō ʻepekema data.
Hoʻolālā, hoʻokō, mālama ʻana, ʻae i kā mākou nā mea kūʻai mai e hoʻokō i nā pahuhopu i hoʻonohonoho ʻia no ka ʻikeʻikepili.
Hoʻohālike mākou i kāu ʻoihana e like me kāu makemake a hahai mākou iā ʻoe ma 360 kekelē.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu hana ʻoihana i maoli i ka ʻikeʻikepili.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
Hana mākou e like me:
-dba mamao Oracle a me ka hoʻohui ʻana dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana ʻōnaehana Oracle
-dba mamao Postgresql a me ka hoʻopili ʻana dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Postgresql
-dba mamao IBM DB2 a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele IBM DB2
-dba mamao Sap Hana a me ka hoʻohui ʻana dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Sap Hana
-dba mamao ʻO Microsoft SQL Server a hoʻohui pū dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Microsoft SQL Server
-dba mamao Cassandra a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Cassandra
-dba mamao Mongo DB a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele ʻo Mongo DB
-dba mamao Informix a hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Informix
-dba mamao Filemaker a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele filemaker
-dba mamao Teradata a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Teradata.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu ʻōnaehana ʻoihana i maoli hale kūʻaiʻikepili, he loea hoʻohui data.
I dati ʻo lākou ka aila o ka milenio hou, akā hoʻopukapuka mākou i ka manawa a me ke kālā ka maikaʻi o ka ʻikepili no ke aha a ua haawiia ʻaʻole maikaʻi ka uku i ka ʻoihana a dati pono ke kumu kūʻai o ka waiwai a emi iho. Lama Waihona DBA Mau loea | Lama Waihona DBA Nā lawelawe | Mamao Luna Hoʻoponopono Pūnaewele | Lama Waihona DBA | hoʻohuihui dati e hale kūʻaiʻikepili | ʻO Stefano Fantin.
Hoʻopukapuka mākou i ka manawa a me ke kālā i ka noiʻi a me ke kūkulu ʻana e like dba mamao.
Hāʻawi mākou i ka ʻōlelo aʻoaʻo dba mamao.
He hui kūikawā mākou i ka hoʻolālā a me ka hoʻokō ʻana i nā hopena hou i nā māla o Digital Services a me Technology.
Hana mākou e like dba mamao.
Hoʻolālā, hoʻokō, mālama ʻana, ʻae i kā mākou nā mea kūʻai mai e hoʻokō i nā pahuhopu i hoʻonohonoho ʻia no ka dba mamao.
Hoʻohālike mākou i kāu ʻoihana e like me kāu makemake a hahai mākou iā ʻoe ma 360 kekelē.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu hana ʻoihana i maoli i dba mamao, ʻoiai dba mamao poʻe loea. Manaʻo mākou i ka hoʻohou ʻana i kāu mau ʻoihana ʻoihana ma o ka hana ʻana iā lākou i ʻōiwi dba mamao.
Hana mākou e like me:
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili Oracle a me ka hoʻohui ʻana dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana ʻōnaehana Oracle
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili Postgresql a me ka hoʻopili ʻana dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Postgresql
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili IBM DB2 a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele IBM DB2
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili Sap Hana a me ka hoʻohui ʻana dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Sap Hana
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili ʻO Microsoft SQL Server a hoʻohui pū dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Microsoft SQL Server
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili Cassandra a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Cassandra
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili Mongo DB a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele ʻo Mongo DB
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili Informix a hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Informix
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili Filemaker a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele filemaker
-mea hoʻomanaʻo luna hoʻomalu hōkeo ʻikepili Teradata a me ka hoʻohui dati e hale kūʻaiʻikepili su hōkeoʻikepili ʻŌnaehana hoʻokele Teradata.
In Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana mākou i kāu ʻōnaehana ʻoihana i maoli hale kūʻaiʻikepili, he loea hoʻohui ʻikepili. ʻo mākou ʻIkeʻIkeʻIkepili a makemake mākou e hana dati.
Aia ʻoe i ka paʻakikī?
Ke nalowale nei ʻoe i ka hoʻokūkū?
Makemake ʻoe i ka hoʻokō ʻana a me ka mālama ʻana i ke kumukūʻai?
Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hāʻawi i ka ʻōlelo aʻoaʻo hoʻolālā, ʻikeʻikepili, papahana na BigʻIkepili Kālailai, kālailai i BigʻIkepili i hōʻiliʻili ʻia e ka ʻoihana, hoʻoulu ʻikepili a me ka waihona ʻana, ka hana ʻana dati, kālailai dati, ʻike kiʻi dati, loea helu, i dati ua kālailai ʻia e nā poʻe loea, ʻike ʻike, ʻike ʻike ʻike, ʻike nui kālailai: ke kūkākūkā a me nā noi a me nā pono hana, dbms, hōkeoʻikepili ʻōnaehana hoʻokele, hale kūʻaiʻikepili, hoʻopiha piha Nuiʻike ʻikepili, ʻikepili wānana, ʻikepili kiʻekiʻe, alakaʻi i ka ʻikepili, lā wehe, ka maikaʻi o ka ʻikepili, ʻepekema data, ka maikaʻi o ka ʻikepili. 'Ipekemaʻikepili. Hoʻonaʻauaoʻikepili. Nuiʻike. Nuiʻike hoʻokoliona. Nuiʻike mea kālailai. Nuiʻike ʻikepili. Nuiʻike kālailai e ʻike nui kālailai. Nā ʻenehana o ʻike nui. Nā papahana e ʻike nui. ʻIke ʻikepili. Kipaku ʻikepili. BigʻIkepili e aʻo aʻo. Nuiʻike a me ka mining mining. ʻEli ʻikepili. ʻIke ʻikeʻikeʻikeʻikeʻikeʻikeʻike. Kūkākūkā ʻike nui. ʻŌlelo aʻo ʻikeʻikepili. Nuiʻike ʻauhau. Wehe i ka ʻikepili. E wehe ʻIkeʻIkeʻIkepili. Nui Wehe i ka ʻikepili. Ke hana nei mākou BigʻIkepili a manaʻo mākou iā mākou iho he Nui ʻIkeʻIkeʻIkepili. Ke hana nei mākou BigʻIkepili a me ka Kaʻikepiliʻikepili. Hana mākou me ka Ka ʻikepili ʻikepili.Kūkākūkā hoʻolālā, ʻikeʻikepili, papahana na ʻike nui, kālailai i ʻike nui i hōʻiliʻili ʻia e ka ʻoihana, hoʻoulu ʻikepili a me ka waihona ʻana, ka hana ʻana dati, kālailai dati, ʻike kiʻi dati, loea helu, i dati ua kālailai ʻia e nā poʻe loea, ʻike ʻike, ʻike ʻike ʻike, ʻike nui: ke kūkākūkā a me nā noi a me nā pono hana, dbms, hōkeoʻikepili ʻōnaehana hoʻokele, hale kūʻaiʻikepili, hoʻopiha piha ʻike nui, ʻikepili wānana, ʻikepili kiʻekiʻe, alakaʻi ʻia i ka ʻikepili, lā wehe, ka maikaʻi o ka ʻikepili, ʻepekema data, ka maikaʻi o ka ʻikepili.
ʻAʻole wale nā poʻe kokoke iā mākou e koho iā mākou.
Share:
E ʻike hou aʻe mai ka Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele
E kau inoa no ka loaʻa ʻana o nā ʻatikala hou loa ma ka leka uila.
