Ein Data Lake ist ein großer Informationspool, in den alle Daten fließen und aus dem sich Fachbereiche für Analysen bedienen können (Self Service BI). Dies bietet folgende Möglichkeiten:
- Verschiedene Datenbereiche über Analysen verknüpfen: unstrukturierte, DWH, SAP, ...
- Daten schnell analysieren: Konflikt IT-Projektlaufzeit vs. LoB ad-hoc Analysen
- Kosten sparen: starkes Wachstum des DWH, hohe Aufwände für Datenbewirtschaftung
Doch: Ohne IT Governance wird aus dem Data Lake schnell ein wertloser Datensumpf.
Wir diskutierten potentielle Anwendungsfälle und deren mögliche Umsetzung. Starten Sie mit Ihrer aktuellen Landschaft und deren Einschränkungen und besprechen Sie anhand der IBM Data Lake Referenzarchitektur Ihre Ziele, Ihre Herausforderungen, Ihren Weg in die Zukunft und Ihre Geschäftsvorteile durch einen Data Lake. Unsere Experten zeigen Ihnen die Data Lake Spannungsfelder auf und stellen Ihnen Implementierungsvarianten vor.
Themen sind
- Data Lake Einführung: Motivation, Visualisierung, Hadoop als Basis, Traum & Trugschluß
- Koexistenz Data Warehouse & Data Lake:Basisfunktionalität, Lake Reservoir, Architektur
- Methodik zur Data Lake Einführung: vom Warehouse zum Lake, Vorgehensweise