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Data-Lake-Ansätze und Best Practices

Julian Ereth

Kurzinformationen

Detailinformationen

Traditionelle Business-Intelligence-Architekturen mit einem restriktiven Data Warehouse als zentraler Dreh- und Angelpunkt sind in einer Big-Data-Welt mit einer Vielzahl von heterogenen Quellsystemen und unstrukturierten Daten oft nicht mehr die Lösung der Wahl. Flexibilität ist hier oft wichtiger als Konsistenz und Daten werden erst einmal gespeichert und anschließend verwertet. Diese neuen Anforderungen führten zu neuen Architektur-Konzepten, wie das des Data Lakes als zentrale Big-Data-Platform.


Das Seminar erläutert die Motiviation und Anwendungsfälle eines Data Lakes. Anschließend werden für die Planung und den Aufbau eines Data Lakes eingeführt. Hierbei werden unterschiedliche Ansätze sowie deren Vor- und Nachteile in verschiedenen Szenarien diskutiert und konkrete Implementierungsvarianten, Tools und Best Practices an realen Implementierungen präsentiert.

Seminarinhalt:

  • Begriffsabgrenzung und Bewertung von Data Lakes
  • Bewertung des Mehrwerts eines Data Lakes
  • Architekturmuster, Tools und Best Practices für die Umsetzung eines Data Lakes

3 Gründe für den Besuch dieses Seminars

  • Den Begriff „Data Lake“ hört man überall – allerdings ist oft unklar was sich dahinter versteckt.
  • Verstehen Sie die Motiviation und den Nutzen eines Data Lakes und schätzen Sie Anwendungsfälle im eigenen Unternehmen realistisch.
  • Lernen Sie konkrete Implementierungen und Grenzen von aktuellen Data-Lake-Ansätzen kennen.

Tipp: Das Seminar ist Bestandteil der Big Data / Data Lake Professional Zertifizierung!

 

Ereth, Julian

Julian Ereth untersucht als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Stuttgart innovative Analytics-Anwendungsfälle und zukünftige Datenarchitekturen. Seine Ideen und Konzepte trägt er mit seiner Tätigkeit als Solution Architect bei dem Software-Unternehmen pragmatic_apps in Stuttgart auch regelmäßig in die Praxis.

Seminarziel

Das Seminar erläutert die Grundkonzepte die für die Planung und den Aufbau eines Data Lakes notwendig sind. Hierbei werden unterschiedliche Ansätze sowie deren Vor- und Nachteile in verschiedenen Szenarien diskutiert und konkrete Implementierungsvarianten und Best Practices aufgezeigt.

Zielgruppe

•    IT-Manager und IT-Architekten
•    Projektleiter und Projektmitarbeiter von BI- und DWH-Projekten
•    Berater aus dem BI- und Analytics-Bereich

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu DWH-Systemen.

Sprachen

Seminar: Deutsch

Unterlagen: Deutsch

Methode

Die Seminarinhalte werden in kompakten Vorträgen vorgestellt und durch Live-Demonstrationen ausgewählter Systeme ergänzt. Eingeschobene Diskussionsrunden dienen der Vertiefung und der Klärung individueller Fragen.

Informationen

In der Teilnahmegebühr sind folgende Leistungen enthalten:

  • der Seminarvortrag und begleitende Seminarunterlagen
  • Ihre persönliche Teilnahmebescheinigung


Teilnahmegebühr:

Weitere Informationen zu den Teilnahmegebühren finden Sie hier.

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