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.
Der Workshop 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.

Workshopinhalt:

• 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 Workshops:

• 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.