eBay-Artikelnummer: 175283738178 Der Verkäufer ist für dieses Angebot verantwortlich. Neu: Neuer, unbenutzter und unbeschädigter Artikel in nicht geöffneter Originalverpackung (soweit... Russische Föderation, Ukraine Der Verkäufer verschickt den Artikel innerhalb von 2 Werktagen nach Zahlungseingang. Rücknahmebedingungen im Detail Der Verkäufer nimmt diesen Artikel nicht zurück. Gasofen mit ventilator videos. Hinweis: Bestimmte Zahlungsmethoden werden in der Kaufabwicklung nur bei hinreichender Bonität des Käufers angeboten.
Artikelcode: KC002T Ab: € 185, 95 Vervollständigen Sie dieses Produkt! Gasofen Primavera-Katalysator - mit Ventilator- 3, 1 kW Ab: € 185, 95 Bestellen Sie auch! Innerhalb von 5 Werktagen geliefert! 14-tägige Widerrufsfrist Beschreibung Eigenschaften Der Katalyt Gasofen Primavera hat einen unglaublich niedrigen und sauberen Gasverbrauch mit Emissionen von weniger als 1%. Der Ofen ist sowohl für große als auch für kleine Gasflaschen (Propan, Butan, LPG bis 14, 5 kg) geeignet, die an der Rückseite des Ofens eingesetzt werden können. Ventilator mit Flügel BOSCH 10011330 für Backofen Herd | eBay. Der Gasofen verfügt über eine Piezozündung mit 3100 Watt und verbreitet eine konstante und gleichmäßige Wärme für innen und außen. Dieser Ofen kann zusammen mit dem Ventilator eingeschaltet werden. Der Ventilator hat den Vorteil, dass die aufsteigende Wärme nach vorne in den Raum geblasen wird, wodurch sich die Wärme schneller im Raum verteilt. Wenn das Gas aufgebraucht ist, besteht immer die Möglichkeit, die Heizung als Elektro-Heizgerät mit bis zu 2000 Watt weiter zu betreiben.
Der Betrieb kann nur entweder elektrisch oder auf Gas erfolgen) Zündsicherung Sauerstoffmangelsicherung Piezozündung Stufenregulierung Regulierbare Leistung Vier Transportrollen Schwer entflammbarer Synthetik Schutzhalter für die Gasflasche Geeignet für 5 kg, 8 kg und 11 kg Propangasflaschen Bedienungsarmatur oben liegend Betriebsdruck: 50 mbar Die Gasflasche wird im hinteren Teil des Heizofens sicher und nahezu unsichtbar platziert. Bitte beachten Sie, dass Elektroheizung und Gasheizung nicht gleichzeitig laufen dürfen. Passende Gasflaschen (gefüllt) sind auch in unserem Shop erhältlich. Technische Details: Leistung: min. 1, 4 - max. 4, 2 kW / 50 mbar Verbrauch: max. WINDFIRE Gasheizofen Infrarot 4,2 kW mit zusätzlichem Gebläse. 310 g/h / Propan-Butan Leistung-Netzbetrieb: 2000 W / 230 V/AC Maße: ca. H 74 x B 43 x T 38, 5cm Gewicht: 15 kg Farbe: schwarz Passende Gasregler für drinnen und draussen finden Sie auch bei uns im Shop. Wenn Sie dieses Produkt bestellen wird es mit einer Spedition geliefert (der Portoaufschlag wird Ihnen im Warenkorb angezeigt).
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Damit bietet Data Vault eine optimale Unterstützung für agile Vorgehensmodelle. In Zeiten in denen Unternehmen immer schneller wachsen wollen und die Data Warehouser der schnellen Entwicklung Schritt halten müssen, revolutioniert Data Vault durch seine neue Art der Datenintegration und Datenbereitstellung die Architektur des Data Warehouse. Auf Grund der hohen Standardisierung der Abläufe ist es möglich, die Datenbereitstellung zu einem sehr hohen Grad zu automatisieren. Im Innovator haben wir die Erstellung eines Data Vault Modells teilautomatisiert. Auf Basis ihrer Modellierungsentscheidungen entsteht somit ein Teil des Modells automatisch. Mit Data Vault schaffen Sie neue Möglichkeiten und Perspektiven Ihr Unternehmen wachsen zu lassen und in die Zukunft zu führen. Das Data Vault Modellierungstool Wir haben das richtige Data Vault Modellierungstool für Sie. Innovator ist das einzige Data Vault Tool, welches Ihre Data Vault Modelle teilautomatisert erstellt. Downloaden Sie einfach unsere kostenfreie Testversion der Data Vault Preview und probieren Sie die Data Vault Modellierung selbst aus.
Data Vault Architektur- und Modellierungsansatz für ein Enterprise Data Warehouse. Mit seinen einfachen und verständlichen Modellierungsparadigmen sowie Namenskonventionen ermöglicht Data Vault ein schnelles Verständnis der Daten. Das Data Warehouse erhält durch Data Vault quasi seine eigene Sprache mit einfacher Grammatik und einheitlchen Vokabeln. Dabei wird zwischen HUB s, LINK s und SAT ellites unterschieden. HUB Der HUB ist ist ein Kernobjekt der Geschäftslogik. Hierin werden die Business Keys gespeichert, die in der Regel sehr stabil sind, was positiv zur Langlebigkeit des Datenmodells beiträgt. LINK Der LINK stellt die Beziehungen zwischen den Business Keys (Kunde - gekauftes Produkt) dar. SAT Im SAT werden alle Informationen gespeichert, die den HUB (Geschäftsobjekt/Business Key) und den LINK (Geschäftsbeziehung) beschreiben. Data Vault vereint das beste aus der dimensionalen und normalisierten Modellierungswelt. Dadurch ist die Data Vault Modellierung skalierbar, flexibel sowie in sich konsistent und an die Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens anpassbar.
Gerade die Suche nach der vermeintlich vorhanden Wahrheit in den Daten lässt viele Data Warehouse und Business Intelligence Projekte scheitern oder zumindest in Schönheit sterben. Inwieweit passt nun die Data Vault Modellierung (& Nutzung) in die Microsoft Welt? Das klassische Data Warehouse basiert auf relationalen Datenbanken. Die Bewirtschaftung mittels ETL- oder ELT-Strecke erfolgt meist mit einem Mix von SSIS und T-SQL Komponenten. Im Übrigen liegen häufig gerade in der Konzeptionierung der Strecke viele zukünftige (und zum Teil versteckte und damit nicht wahrgenommene) technische Schulden. Eine bekannte Herausforderung bei DWH Projekten ist, dass sich diese häufig nicht wirklich eignen für agile Projektstrukturen. Auf der anderen Seite sterben viele DWH Projekte gerade wegen den sonst häufig starren Steuerungsstrukturen einen grausamen und meist auch teuren Tod. Es gibt mittlerweile eine Reihe von valide Ansätze den agilen Ansatz in die Data Warehouse Welt zu tragen, dennoch empfinde ich viele Ansätze, welche ich so vorfinde, als eher einen agil geprägten Projektverlauf, sprich völliges Chaos.
In Data-Warehouse-Systemen sind für anfrageorientierte Schichten (Data Marts) multidimensionale Modellierungsmethoden State-of-the-Art. Bei den vorgelagerten Integrationsschichten (Core Warehouse, Enterprise Data Warehouse) kommen hingegen klassische Modellierungsmethoden (ER-Modellierung, Normalisierung) zum Einsatz, die ursprünglich für transaktionsorientierte Systeme entwickelt wurden. Diese Kern-Technologien und Standard-Vorgehensweisen sind langjährig erprobt und haben sich in der Praxis bewährt. Auf der anderen Seite sind aktuelle Anforderungen hinsichtlich kürzerer Aktualisierungsintervalle, höherer Ladeperformance bei wachsender Datenmenge und gleichzeitig agiler Adaptierbarkeit mit den traditionellen Methoden oft nicht mehr effizient umsetzbar. Hier müssen neben neuen technologischen Pfaden (z. B. In-Memory-Datenbanken, Big-Data-Technologie) auch konzeptionell und methodisch neue Wege beschritten werden. Ein Lösungsansatz zur Optimierung eines Core Warehouse ist die von Dan Linstedt entwickelte Modellierungsmethode Data Vault, die seit vielen Jahren erprobt ist und zunehmend auch im deutschsprachigen Raum Verwendung findet.