BD01: Big Data und Business Intelligence Eine fruchtbare Partnerschaft oder nur eine kurze Affäre?

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1 BD01: Big Data und Business Intelligence Eine fruchtbare Partnerschaft oder nur eine kurze Affäre? Ein Seminar der DWH academy

2 Seminar BD 01: Big Data und Business Intelligence Nischenthema oder strategische Investition? Operative Ausrichtung oder integrative Komponente des Business Intelligence (BI)? Big Data wird aktuell mit vielen Bereichen der IT in Verbindung gesetzt und nahezu jeder Anbieter positioniert das Hype-Thema innerhalb seines Produktportfolios. Dieses Seminar strukturiert das Thema Big Data und zeigt die zugrunde liegenden Konzepte auf. Anhand von Anwendungsfällen erfahren Sie, welche IT-Prozesse Big Data beeinflusst und erkennen unterschiedliche Herangehensweisen der Anbieter. Besondere Berücksichtigung findet dabei das Zusammenspiel von Big Data und Business Intelligence, ein sehr junges Entwicklungsfeld mit hoher Ausprägungsvielfalt. Konkrete Beispiele runden das Seminar ab und geben Ihnen einen Eindruck des aktuellen Status zum Thema Big Data und BI. An wen richtet sich das Seminar? Entscheider und alle Interessierte, die sich im Spannungsfeld zwischen Marketing und IT bewegen, erhalten in diesem Seminar einen Einblick in die Big Data-Konzepte und ihre Wechselwirkungen mit der klassischen BI. Voraussetzungen Grundkenntnisse über Business Intelligence Konzepte Die Seminarleitung Ulrich Hebestreit unterstützt seit 1995 die saracus consulting. Seine Einsatzschwerpunkte liegen in den Bereichen der Konzeption und Realisierung des gesamten Informationsbewirtschaftungs-Prozesses und der Entwicklung von Software. Seine jahrelangen Erfahrungen aus verschiedenen Projekten in den Branchen Telekommunikation, Lufttransport und Banken kann er in die Seminare einbringen. Ulrich Hebestreit studierte Mathematik. Terminplanung Die aktuell geplanten Termine finden Sie auf unserer Webseite Teilnahmegebühr Die Teilnahmegebühr für dieses Seminar beträgt 995 Euro zuzüglich der gesetzlichen MwSt. Die Seminarunterlagen, das Teilnahmezertifikat, Mittagessen und Erfrischungen in den Pausen sind in der Teilnahmegebühr enthalten. Seite 2

3 Agenda Ab 8.45 Uhr Empfang mit Kaffee und Tee, Ausgabe der Seminarunterlagen Uhr Begrüßung durch die Seminarleitung Big Data Inhalt und Einordnung des Themas Big Data ist im Kontext der aktuellen IT- und BI-Trends ein Mosaiksteinchen von vielen und erst in der Gesamtbetrachtung wird deutlich, unter welchen Bedingungen es die Unternehmensprozesse effizienter und zielgerichteter unterstützen kann. Die Entwicklung zum Hype-Thema basiert im wesentlichen auf technologischen Entwicklungen im Rahmen der Online bzw. maschinellen Interaktion wie Netzwerke oder RFID-Technik und der Vision, dass diese Massendaten jetzt profitabel genutzt werden können. Eine Definition und Abgrenzung von Big Data hat damit mehrere Dimensionen, die zu berücksichtigen sind wie etwa Daten-, Anwendungs-, Plattform-, Anbieter-Sichten oder Appliances. Die Treiber von Big Data Web Shopping, soziales Verhalten und soziale Netzwerke beeinflussen in rasant zunehmender Weise die Kundenansprache und interaktion, basierend auf neuen Informationsmöglichkeiten und deren zeitnahe Prozessintegration. Die Informationstransparenz und Geschwindigkeit des Marktes aus Kundensicht muss sich verstärkt in den Unternehmensprozessen wiederspiegeln. Technologische Entwicklungen fokussieren sich auf eine budgetfreundliche Echtzeitumgebung, die operative und dispositive Unternehmensprozesse immer stärker verschmelzen lässt und nutzbare Datenmengen in neuen Größenordnungen bis hin zu Petabytes katapultiert. Anwendungsfälle zu Big Data, von der Wissenschaft bis zu Unternehmensprozessen Die Wissenschaft als technologischer Treiber, z.b. mit alternativen Datenbanken objektorientierte oder NF2-Datenbanken. Im operativen Geschäft finden sich neben Online-Plattformen vielfältige Anwendungsszenarien wie etwa Missbrauchsmanagement oder Transaktionsverhalten. In der dispositiven Welt ist der entscheidende Faktor die Filterung geeigneter Daten aus der immensen Datenflut, um beispielsweise genauere Vorhersagemodelle oder Stimmungsbarometer zu implementieren. Predictive Analytics und Social Analytics. Konzepte hinter Big Data Daten jeder Art und unabhängig vom Strukturgrad einbeziehen. Filterung und Analyse dedizierten Applikationen überlassen. Realtime-Verarbeitung sicherstellen. Pragmatische und anwendungsbezogene Speicherung. Kostengünstige Infrastruktur. Seite 3

4 Agenda Uhr Mittagessen Kaffee- und Teepausen finden nach Bedarf statt! Uhr Methoden und Instrumente Big Data unter der Haube Verteilte Infrastruktur - verteiltes Dateisystem wie z.b. Hadoop auf Commodity-Servern für maximale Parallelität als budgetfreundlicher Ansatz. Framework für Prozessparallelisierung Bereitstellung einer Zugriffsschicht für die Abbildung paralleler Prozesse nach dem MapReduce-Ansatz. Nutzung spezialisierter Datenbanken wie NoSQL- oder spaltenorientierte Datenbanken. Kritische Betrachtung des Status-Quo eines Big Data Ökosystems. Big Data und Business Intelligence getrennt, alleine oder doch zusammen? Formen der Koexistenz von Big Data und BI, da beide Konzepte in ergänzender Weise zukünftig Unternehmensinfrastrukturen prägen werden und die Frage nach der Integration und dem Zusammenspiel inhaltlich und technisch- zwangsläufig aufkommt Herangehensweisen und Perspektiven am Markt der Anbieter spielen dabei eine zentrale Rolle, da es architektonisch sehr unterschiedliche Anbietervorstellungen zur Entwicklung von Big Data Infrastrukturen gibt. Diese reichen von spezialisierten Anbieter fokussiert auf dedizierte Systemschichten (DB, ETL, Analytische Schicht, Visualisierungsschicht) über Appliances wie z.b. EMC Greenplum bis hin zu den großen Markplayern mit ihren Suiten wie beispielsweise Oracle. Als Ausblick wird eine mögliche / wahrscheinliche zukünftige integrierte Big Data & BI Architektur abgeleitet. Anwendungsfall Appliance die andere Form von Big Data und BI Ausgangssituation und Motivation einer BI-Infrastruktur, die auch für Big Data geeignet ist und besonderen Schwerpunkt auf Betrieb und Performance legt. Der Architekturvergleich zeigt, dass auch relationale Systeme im Kosmos von Big Data ihre Anwendungsfelder haben, was mit dem Zielerreichungsgrad bestätigt wird. Beispieldemonstration eines Open-Source-Stacks als Big Data und BI System Kurze Einführung in das Fallbeispiel. Implementierung mit einer NoSQL-Datenbank zur Verdeutlichung des Modellierungsansatzes im Gegensatz zur relationalen (klassischen) Modellierung. Integration in die ETL-Schicht und das Reporting einer BI-Suite. ca Uhr Diskussion und Zusammenfassung des Seminars durch den Seminarleiter ca Uhr Ende des Seminars Seite 4

5 IT- und BI-Trends IT-Trends korrespondieren im Allgemeinen mit den Trends der BI- Welt und agieren dabei häufig als Vorreiter: Aktuelle IT-Trends Wachstum vernetzter Anwendungen (Cloud, Mobile, Privatnetz, Internet) Neue Endgeräte und Systeme (PDA, Mobile, Tablet, Android, NoSQl) Große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten (aus dem geowissenschaftlichen Bereich, aus dem produktionstechnischen Bereich / Sensorik oder aus sozialen Netzwerken) Instanziieren sich in der BI-Welt durch aktuelle BI-Trends Cloud (neue Architektur- und Betreibermodelle des BI-Stacks) Mobile (neue Nutzerclients und resultierende Informationsverdichtung) Big Data (weitere Operationalisierung des BI; neue Plattformen und Informationsquellen sowie resultierende Verarbeitungs- und Speichermodelle) Social Media (als neue Informationsquelle sowie resultierende Analytik) Seite 5

6 Big Data: Architektur Schnittstellen zwischen Big Data und BI Big Data und klassische BI werden nicht nur koexistieren, sondern auch Schnittstellen haben: Relationale Sicht Big Data Analytik DFS Sicht Klassisches BI/DWH Ökosystem Cube Di m BI-Tools werden auf der Zugriffsbzw. analytischen Schicht Big Data Speicher konnektieren können. Zugriff Analytik NoSQL DFS File Relational Speicherung ETL ETL-Tools werden neben den klassischen Quellen auch Big Data Speicher Konnektoren besitzen. Datenintegration Doc WEB INT EXT ERP Quellsysteme Mögliche Schnittstellen befinden sich auf der Datenintegrationsschicht (ETL): Relativ unspektakulär, die es sich nur um neue Konnektoren handelt. Die wesentlichen Herausforderungen wie ausreichende Performanz oder Verarbeitung der variablen Strukturen etc. sind auch schon vor Big Data von den Herstellern adressiert worden. Zugriffs- und/oder Analyse-Schicht: ETL-Tools werden neben den klassischen Quellen auch Big Data Speicher Konnektoren besitzen BI-Tools werden auf der Zugriffsbzw. analytischen Schicht Big Data Speicher konnektieren können Sehr spannend, da die BI-Tools auf relationale Systeme getrimmt sind, Big Data Speicher aber in der Regel auch eigene, proprietäre CLI haben, stetig weiterentwickelt werden und bisher keine offiziellen Interfaces oder Standards bestehen wie z.b. ODBC, JDBC. Aktuell ähnelt der Zugriff auf Big Data Daten einer objektorientierter Programmierung. Seite 6

7 Informationen Voraussetzung: Berücksichtigen Sie bitte, dass eine Mindestteilnehmerzahl von 4 Personen vorgesehen ist. Ansonsten kann das Seminar nicht stattfinden. Anmeldung: Bitte nehmen Sie Ihre Anmeldung schriftlich vor. Selbstverständlich ist eine Vertretung des angemeldeten Teilnehmers möglich. Alle genannten Preise verstehen sich zzgl. der gesetzl. MwSt. Stornierung: Bei Stornierung bis zu 14 Tage vor Veranstaltungsbeginn erheben wir eine Bearbeitungsgebühr von 50% der Gebühr. Bei späteren Absagen wird der gesamte Beitrag fällig. Seminarabsage: Sollten wir aus wichtigen Grund (z. B. Erkrankung des/der Referenten) gezwungen sein, den Kurs abzusagen, so teilen wir Ihnen dieses umgehend mit. Wir werden Ihnen in diesem Fall einen Ersatztermin anbieten. Passt dieser nicht zu Ihrer Terminplanung, erhalten Sie die bereits gezahlte Seminargebühr in voller Höhe zurück. Darüber hinausgehende Ansprüche bestehen nicht. Für Rückfragen steht Ihnen gerne das DWH-academy-Team der saracus consulting unter +49 (0251) zur Verfügung. Internet: Seite 7

8 Anmeldung zum Seminar Ja, ich nehme an dem Seminar Big Data und Business Intelligence teil! Firma: Name: Vorname: Funktion: Straße: PLZ/Ort: Tel.-Nr.: Fax-Nr.: Datum: Unterschrift: Die Seminargebühr beträgt 995 Euro pro Teilnehmer. Gebuchter Seminartermin (bitte angeben): Die Liste der Termine finden Sie unter Ihre Anmeldung sollte spätestens 14 Tage vor dem Seminartermin erfolgen. Gebuchter Seminarort (bitte kreuzen Sie an): Baden-Dättwil (CH) Münster (D) Ich benötige ein Hotel! Nach Ablauf der Anmeldefrist erhalten Sie von uns eine Anmeldebestätigung und eine Rechnung sowie eine Anfahrtsskizze. Bitte überweisen Sie den Rechnungsbetrag vor Veranstaltungsbeginn. Bitte senden Sie diese Seite per Fax an +49 (0251) oder per Post an: saracus consulting GmbH Seminar Big Data und Business Intelligence, Hafenweg 46, D Münster Seite 8

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