TDWI Konferenz mit BARC@TDWI Track 2019

München, 24. - 26. Juni 2019

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Sessionsdetails

Vortrag: SDdi2
Datum: Di, 25.06.2019
Uhrzeit: 09:00 - 18:00
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Special Day ITGAIN

Uhrzeit: 09:00 - 18:00
Vortrag: SDdi2

 

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Wissen generieren, Entscheidungen treffen, Aktionen umsetzen – die digitale Transformation erhöht den Wettbewerbsdruck für Unternehmen, immer schneller und sicherer zu agieren. Der Weg von Rohdaten zu faktenbasierten Entscheidungen kann steinig und langwierig sein. Agile Methoden, Automationslösungen, neue Technologien in der richtigen Form kombiniert und angewendet optimieren den Entwicklungsprozess.  Die Laufzeit bis zu Analyse und Erkenntnisgewinn wird reduziert.
Begleiten  Sie uns auf dem ITGAIN-Tag von den Quelldaten bis zum analytischen Modell. Wir zeigen Ihnen anhand eines UseCase best-Practices und hands-on Lösungen aus Data Warehousing, Advanced Analytics und „LifeCycle Management“ – und alles in weniger als 8 Stunden.


09:00 - 10:15 Uhr: Die Autobahn zum Core DWH: von Data Discovery über das generierte Datenmodell zum ELT-Prozess
Sven Wiener, Lead Consultant, ITGAIN
Data Warehouse Automation (DWA) fokussiert auf die Optimierung mehrerer Dimensionen des Entwicklungsprozesses und des Betriebs von DWH Lösungen. Es werden Aufgaben von Analyse, Design über Implementierung bis zu Test und Deployment adressiert. Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Dokumentation werde bei Wahl des richtigen DWA Tools erfüllt.
Anhand unseres Business Cases aus der Versicherungswelt steigen wir in die ersten Phasen des Entwicklungsprozesses ein und präsentieren live wesentliche Features und Vorteile bei der Anwendung eines DWA Tools.
Key Words: Discovery, Modellierung, Historisierung, Delta-Laden, Lineage, Änderungsmanagement

10:15 - 10:45 Uhr: Pause

10:45 - 12:00 Uhr: Jenseits der Autobahn: Konzepte für Business Transformationen und automatisierten Betrieb (DevOps)
Sven Wiener, Lead Consultant, ITGAIN

Mathias Hoffmann, Bereichsleiter Operational Services, ITGAIN

Datenintegrationsprozesse in Staging Area und Core DWH sind in der Regel charakterisiert durch wiederkehrende Muster, die sich deshalb gut automatisieren lassen. Um das Potenzial von DWA zu heben, bedarf es eines durchgehenden Konzepts und der Lösung für individuelle Transformationen. Aufbauend auf unserem Business Case zeigen wir Lösungen zur Realisierung und Einbindung von individuellen Transformationen in ein DWA Tool, die unabdingbar sind für die Implementierung eines Business Data Vault und Data Marts.
Agile Projektmethodik erfordert über die reine Entwicklung der ELT/ETL-Prozesse hinaus die schnelle und flexible Bereitstellung z.B. neuer Entwicklungs- oder Test-Umgebungen. Dabei endet die Agilität häufig bei den Datenbanken. Wir zeigen Ihnen Automatisierungs-szenarien ausgehend von der System- und Datenbank-Bereitstellung, Testdatengenerierung bis hin zum Continuous Deployment.
Key Words: Business Data Vault, Businesstransformation, DevOps und Continuous Deployment

12:15 - 13:15 Uhr: Keynote

13:15 - 14:45 Uhr Mittagspause

14:45 - 16:15 Uhr: Advanced Analytics im Data Lake – Auswertung von ‘Customer Complaints to Finance Products’ im Hadoop Lab
Mathias Hoffmann, Bereichsleiter Operational Services, ITGAIN

Timo Schulz, Lead Expert, ITGAIN

Neben den strukturierten Unternehmensdaten, sauber modelliert und abgelegt im Enterprise DWH, gewinnen vielfältige polystrukturierte Daten für die Geschäftsteuerung an Bedeutung. Sie können die Erkenntnisse aus dem klassischen BI Reporting anreichern und aufwerten. Voraussetzung ist die systematische Ablage in einem Hadoop Cluster und geeignete Methoden aus der Advanced Analytics. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit geringem Aufwand und Invest einen Hadoop Cluster aufbauen – wir starten im Lab Modus und diskutieren Optionen für den professionellen Betrieb.
Am Beispiel eines Datensatzes aus dem Finanzumfeld setzen wir unsere Reise von der Quelle zur Aktion fort und demonstrieren Methodik und Technologie zu AI-unterstützter  Textanalyse auf einem Hadoop Cluster.
Key Words: Hadoop@AWS, Lab Modus, Managed Service Analytics (MSA), Artificial Intelligence, Textmining, Python

16:15 - 16:45 Uhr: Pause

16:45 - 18:00 Uhr: Analytics in hybrider Datenarchitektur – Datenschatz aus dem Data Lake heben und nutzen
Markus Burger-Scheidlin, Bereichslieter AI, ITGAIN
Kai Mares, Bereichsleiter Software Engineering, ITGAIN

In einem Data Lake können Daten aus dem DWH und einem Hadoop Cluster für analytische Zwecke und zur Entscheidungsfindung gemeinsam genutzt werden. Mit einer guten Strukturierung des DWH  und des Hadoop Clusters wird eine abgestimmte Data Lake Architektur realisiert.Im Rahmen unseres Use Cases skizzieren wir eine Data Lake Architektur und demonstrieren Szenarien, wie die Integration der Ergebnisse aus dem analytischen Modell basierend auf dem Hadoop Cluster in das DWH realisiert werden können.
Key Words: Data Lake, Architektur, Knime, Webservice

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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