
Der Schwerpunkt des Vortrags liegt in der konkreten Umsetzung von strategischen Data Lake/Big-Data-Projekten bei großen internationalen Unternehmen. Datenschutzfragen, Sicherheitsaspekte und daraus abgeleitete Anforderungen werden beim Aufbau und dem Betrieb von Hadoop-basierten Data Lakes immer wichtiger. Die Frage nach einem praktikablen Management-Konzept für einen Data Lake, der zugleich operative und analytische Use Cases bedient, steht hier an zentraler Stelle.
Im Mittelpunkt sind hier insbesondere die Architekturen und Techniken, die Umsetzung konkreter Anforderungen und die Problemstellungen, die sich bei der Umsetzung zeigten und gelöst werden mussten. Das betrifft alle Plattformen und Hadoop-Distributionen.
Ob On-Premise oder in der Cloud, ist aber insbesondere bei Aufbau und Betrieb eines Data Lakes in der Cloud eine Herausforderung. Hier soll aus der Praxis in konkreten Projekten heraus ein Überblick zu der Thematik gegeben und gezeigt werden, wie solche Fragen gelöst werden.
Zielpublikum: Big-Data-Architekten
Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in Cloudarchitekturen, Big-Data-Architekturen und Data Lakes
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten
Mit zunehmender Akzeptanz von Big Data in den Unternehmen hält auch der Business Data Lake als zentrales Big Data-Konzept immer mehr Einzug in die Unternehmen.
Damit der Business Data Lake sowohl für eine Vielzahl an Anwendungsfällen genutzt werden kann als auch sich dauerhaft als eine der zentralen Komponenten in der IT-Landschaft etablieren kann, bedarf es einer ganzheitlichen Governance-Strategie und -implementierung. Aber nicht nur aus Sicht der Anwendungen auf dem Data Lake ist eine einheitliche Strategie sinnvoll, auch gesetzliche Bestimmungen, wie z.B. GDPR oder der Umgang mit Datenschutzverletzungen erfordern einen ganzheitlichen Ansatz, bei dem eine zentrale Governance essentiell ist.
Dies dient letztendlich einem Ziel: Die Big Data-Plattform soll sich als zentrale Instanz in der Unternehmens-IT etablieren und hier langfristig den Mehrwert liefern, der in diesem Zusammenhang versprochen wird.
Zielpublikum: Big Data Manager, Enterprise Architekten, Entscheider, CIO
Voraussetzungen: Grundwissen Big Data, Grundwissen IT-Governance
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten