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Online Round Table: Data Fabric und Datenarchitekturen
Teilnahmegebühr:
Schwerpunkte:
- Einführung in Data Fabric, Datenplattformen sowie insbesondere Composable Plattformen
- Data Management und Enterprise Architecture: eine erfolgreiche Symbiose bei der Erste Asset Management
- Die Logical Data Fabric als agile Architektur zur Digitalen Transformation & Innovation
- Case Study: Big Data und EDWH als Massive Parallel Processing Systeme – Performance gewährleisten durch die Auswahl der richtigen Daten-Infrastruktur von den Wiener Linien
- Studie: Data Black Holes von – angefragt
„Eine Data Fabric ermöglicht den Zugriff auf Daten und deren Verteilung in einer verteilten Datenumgebung ohne Einschränkungen. Ein zentrales, konsistentes Datenmanagement-Framework entsteht, dessen Design nahtlos den Zugriff auf und die Verarbeitung von Daten in ansonsten isolierten Storage-Quellen ermöglicht.“
Gartner, Top 10 Technologietrends 2019 für Daten und Big-Data-Analysen – auch aktuell bei den TopTrends1
Zielgruppe:
Data Architects, Business Development, Data Analysis, Business und IT-Entscheider, New Business und Prozessmanager, Enterprise Architecture Manager, IT-Strategie, Controlling, Finanzen, Datenmodellierung und EAM, aus verschiedensten Branchen wie Industrie, Logistik, Transport, Produktion und anderer Branchen wie Finanzen, Gemeinwirtschaft, IT-Industrie
Agenda
Ernst Tiemeyer
Das Data Lakehouse entwickelt sich in Verbindung mit einer integrierten Data Fabric zunehmend zum neuen Standard für Datenarchitekturen. Wie auf der Basis etablierter Lakehouse- und Analytics-Plattformen praktische Anwendungsfälle (Use Cases) im eigenen Umfeld zu einer Lösung geführt werden können, lässt sich am besten an Hand von realen Kundenszenarien prüfen. Dabei gilt es heute vor allem innovative Transformationsprozesse unter Nutzung integrierter Data-Fabric- Konzepte in den Fokus zu nehmen.
In seinem Einführungsbeitrag nimmt Ernst Tiemeyer zunächst – ausgehend von aktuellen Herausforderungen im EAM und Datenmanagement – eine Einordnung der Daten-Architektur- und Technologiekonzepte vor. Daran anknüpfend werden die essentiellen Gestaltungsaufgaben für Daten- und Enterprise-Architekten sowie Chief Data Officer, Data Scientists und Data Stewards skizziert.
Otto Neuer
In Zeiten von Cloud Computing, KI und Advanced Analytics erscheint es als anachronistisch, dass viele Unternehmen noch immer auf Datenarchitekturen setzen, die vor der Jahrhundertwende entstanden sind. Ohne eine agile und performante Strategie zum Datenmanagement werden vielversprechende Analytics-Initiativen jedoch unnötig ausgebremst. Eine Lösung verspricht die Logical Data Fabric mit Datenvirtualisierung: Diese Architektur steht für die nahtlose Integration von Daten aus heterogenen Quellen (z.B. Cloud, On-Prem, Hybrid), eine zentral und effizient managebare Data Governance sowie performante Daten-Bereitstellung ich Echtzeit.
Martin Dusek-Lippach
Sowohl Big Data, als auch Enterprise Data Warehouses spielen für Unternehmen wichtige Rollen, um optimal funktionierende BI und KI Projekte umsetzen zu können. Entsprechend essenziell ist die Auswahl und Implementierung der passenden Daten-Infrastruktur. Im Endausbau sind Daten-Infrastrukturen nicht nur analytisch, sondern auch operational eingesetzt, d.h. sie müssen nicht nur Streaming- bzw. echtzeitfähig sein, sondern auch den operationalen Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglichen. Im Rahmen des Vortrags wird deshalb behandelt, welche Infrastruktur erforderlich ist und was die technischen Anforderungen sind.
In dieser Session erfahren Sie:
- welche Tools essenziell sind, um unternehmensweite KI Projekte gewährleisten zu können
- welche hybriden Big Data-Architekturen sind am vielversprechendsten sind
- wie die technischen Anforderungen aussehen
Andreas Pirkner Susan Hofleithner
Vorbei sind die Zeiten, als »fachliche Sollkonzepte« die einzigen Berührungspunkte zwischen Business und IT und die Datenexperten die »Nerds in den Birkenstock« waren. Die Grenzen der Zusammenarbeit zwischen Business und IT verschwimmen in agilen Organisationen zunehmend und Business übernimmt immer stärker die inhaltliche Verantwortung für die Daten. In ihrem Vortrag zeigen Susan Hofleitner, Head of Data Management, und Andreas Pirkner, Enterprise Architekt, wie die Erste Asset Management durch die enge Zusammenarbeit zwischen Data Management und Enterprise Architecture auf die Änderungen in der Verantwortung für und im Umgang mit den Daten reagiert und dafür sorgt, dass die Daten immer im Mittelpunkt stehen.