Inhalt und Ablauf

Daten-intensive Anwendungen benötigen mehr denn je eine durchdachte Datenarchitektur. Schlussendlich ist die Datenwelt vielseitiger und voluminöser denn je. Analytics Projekte kämpfen zudem immer wieder mit der Herausforderung der Datenbeschaffung und Aufbereitung, die häufig Agilitäts- und Motivationsbremse zugleich ist. Daher macht sich eine sorgfältig gestaltete Datenarchitektur mit bewusst eingesetzten Designprinzipien schnell bezahlt. Im Workshop werden folgende Fragestellungen diskutiert:

- Das daten-zentrische Unternehmen – warum eine Datenarchitektur?

- Was unterscheidet das Data Warehouse vom Data Lake, welche gängigen Datenarchitekturansätze finden dabei jeweils Anwendung und welche Rolle spielen diese aus Sicht von Analytics?

- Welche Datentypen gibt es, etwa transaktionale versus maschinen-generierte Daten wie Weblogs und JSON-Formate, und wie unterscheidet sich deren Verwendung?

- Was sind die gängigsten Data Stores (z.B. relational versus NoSQL) und Zugriffsmechanismen?

- Wie werden Rohdaten für verschiedene Verwendungs-/Auswertungstypen fit gemacht? Wie unterscheidet sich die Verarbeitung von historischen zu real-time Daten?

- Wie sichert man Data (Re-)Usability – für Business Analysts, BI Experten und Data Scientists?

- Was ist zu berücksichtigen, wenn man aus einem prototypischen Data Pipeline eine operationale und skalierfähige Anwendung machen möchte?

- Was sind die Herausforderungen einer verteilten Datenarchitektur?

Die im Workshop diskutierten, konzeptionellen Ansätze werden mit Hilfe von Beispielen aus der Praxis veranschaulicht.

Jacqueline Bloemen

Short Facts

  • Referentin: Jacqueline Bloemen
  • Sprache: Deutsch
  • 16. April 2018
  • 10:00 – 17:15
  • Data Hub, Sapporobogen 6-8, 80637 München

Referentin

Jacqueline Bloemen

ist seit 2005 für BARC tätig. Als Senior Analystin berät sie nationale und internationale Unternehmen unterschiedlicher Größen und Branchen im den Bereichen Strategiedefinition für Business Intelligence, Data Warehousing, Big Data Analytics und Digitalisierung, Architekturkonzeption und Softwareauswahl, Datenmodellierung und Lösungsdesign sowie Organisationsentwicklung für Business Intelligence, Big Data Analytics und Data Governance.

Voraussetzungen

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Der Workshop richtet sich an Data Engineers und Data Scientists, Enterprise und BI/Analytics Architekten sowie Technologie-affine Data Stewards, BI Power User und Business Analysten.

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