Der hohe Grad der Standardisierung, die einfache und einheitliche Importlogik und die klare Trennung der Schichten ermöglicht eine weitgehend automatische Erzeugung der Importlogik für ein Data Vault-Modell.

Dabei muss nicht unbedingt ein Generator gekauft werden. Man kann auch das bereits im Projekt verwendete ETL-Werkzeug, wie den Oracle Data Integrator (ODI), erweitern, um die Logik zur Beladung zu erzeugen. 

Wir zeigen die Vorteile dieser Lösung für die DWH-Projekte der Norma…

Die EDEKA Gruppe ist der größte Lebensmitteleinzelhändler in Deutschland. Täglich fallen Millionen Daten zu Kassiervorgängen, Artikeln und Händlern an. Damit diese auch zukunftssicher verarbeitet werden können, wird auf die zukunftsorientierte Technologie von SAP HANA gesetzt und sich von der bisherigen Datenbank getrennt. SAP bietet mit der InMemory-Technologie und der spaltenbasierten Speicherung einen Vorteil, was Performance und Speicherkapazität angeht. Wir zeigen, wie solch eine Migration…

Einen exzellenten Umgang mit Daten zu kultivieren und damit nachhaltige Datenkompetenz im Unternehmen zu verankern, sind entscheidende Enabler, um den digitalen Wandel zum modernen Fintech-Unternehmen zu meistern. Mit der Ausbildungsoffensive „Informations- und Datenmanagement” hat die RLB OÖ 2019 einen Trainings-Piloten gestartet, der sich zu einem etablierten Schulungsprogramm für die gesamte Organisation entwickelt hat. Wie man ein solches Programm samt praxisnahem Lehrplan aufbaut, erzählt…

Auch für die SIGNA, einen der weltweit größten Immobilienentwickler, ist datengetriebene Unternehmenssteuerung ein entscheidender Erfolgsfaktor. Zur Implementierung des DWH wurde ein fachlicher Ansatz gewählt: Geschäftsfunktionen und -objekte werden im Fachdatenmodell abgebildet und direkt als Data Vault-Modell realisiert. So kann die Time-to-market deutlich reduziert, sowie Wartbarkeit und Transparenz markant gesteigert werden. Vor allem: Die Datennutzer verstehen die Daten und können deren…

The real magic of AI lays in well managed data to build and train the underlying models. Accordingly, streamlined data management process are essential for success in AI. In this session we are going to discuss data management for AI and ask questions like 'What is data management for AI?', 'Are there difference to well-known approaches from BI & Analytics' and 'Do we need special AI data engineers?'.
TDWI Community Talk is an open format to discuss current topics in the area of data analytics…

• Welche Organisationsstruktur und welche Prozesse machen Sinn?
• Was kann man abseits der (alt-)bekannten Strukturen und Prozesse ansetzen, um nachhaltig fruchtbaren Boden für Datenqualität und Integrationsstrukturen zu schaffen?
• Was funktioniert aus Sicht von MediFox im „wahren“ Leben, und was nicht?
• Welche Verantwortlichkeiten und Prozesse organisiert man besser zentral und welche besser dezentral?

Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Das IoT erzeugt eine unermessliche Flut an Daten. Einzelne Datenpunkte sind einfach zu handhaben. Doch die Menge und Vielfalt der Daten sowie die Geschwindigkeit der Entstehung sorgen für eine hohe Komplexität. 
In der Session werden verschiedene Aspekte des Datenmanagements von Sensordaten vorgestellt wie Speicherung, Verarbeitung, Architektur, u.a.

Zielpublikum: Data Engineer, Data Architect
Voraussetzungen: Basic Knowledge
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Porsche hat in den vergangenen Jahren ein DWH mit konsolidierten Fertigungsdaten on premises aufgebaut. Entsprechend der Cloud-Strategie werden nun sukzessive Lösungen in die Cloud migriert. Dieser Cloud-Move der DWH-Lösung ist aber nicht nur ein trivialer Wechsel von on prem in die Cloud. Neben der Datenplattform betrifft dieser Wechsel natürlich auch die Datenflüsse. Dank des eingesetzten Metadata-Driven Ansatzes ist die Migration aber kein Hexenwerk. Im Vortrag werden die Migrationsschritte…