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BIG DATA
&
DATA SCIENCE

International Conference 2017


4-5 Dicembre, 2017

Residenza di Ripetta
Roma

 

Il Logical Data Warehouse: Design, Architettura e Tecnologia - Technology Transfer

Il Logical Data Warehouse: Design, Architettura e Tecnologia

di Rick van der Lans
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Descrizione

Le classiche architetture di Data Warehouse sono costituite da una catena di databases. Questa catena consiste di numerosi databases, come la staging area, il Data Warehouse centrale, molti Datamarts e una serie di programmi ETL che pompavano dati attraverso la catena. Questa architettura ha fatto il suo lavoro in molte organizzazioni, ma è ancora adeguata per i nuovi requisiti dell’utente? Integrare prodotti di self-service BI con questa architettura non è facile, rilasciare dati aggiornati al 100% per supportare l’operational BI è molto difficile da implementare. E infine come inserire le nuove tecnologie di storage come Hadoop e NoSQL in questa architettura? E’ tempo di migrare gradualmente ad una architettura più flessibile nella quale le nuove sorgenti dati possono essere agganciate più velocemente al Data Warehouse, nella quale la self-service BI può essere supportata correttamente, nella quale OBI è facile da implementare, nella quale l’adozione di nuove tecnologie, come Hadoop e NoSQL, è facile e il processing di Big Data non è una rivoluzione tecnologica ma una evoluzione. L’architettura che soddisfa queste necessità è chiamata Logical Data Warehouse Architecture. Questa architettura, introdotta da Gartner, è basata su un disaccoppiamento: da un lato reporting e analisi e dall’altro le sorgenti dati. La tecnologia per creare un Logical Data Warehouse è disponibile e molte organizzazioni stanno già completando con successo la migrazione, una migrazione basata su un processo step-by-step e non con un approccio rip-and-replace. In questo seminario molto pratico viene spiegata l’architettura e saranno discussi i prodotti. Spiega come le organizzazioni possono migrare dalla propria architettura esistente a quella nuova. Verranno dati suggerimenti e guidelines di design per fare in modo che questa migrazione avvenga nella maniera più efficiente possibile.

Cosa Imparerete

  • Quali sono i benefici pratici dell’architettura Logical Data Warehouse e quali sono le differenze con l’architettura classica?
  • Come le organizzazioni possono migrare con successo e step-by-step alla architettura flessibile Logical Data Warehouse?
  • Quali sono le possibilità e le limitazioni dei vari prodotti disponibili?
  • Come lavorano i prodotti di Data Virtualization?
  • Come i Big Data possono essere aggiunti in maniera trasparente all’ambiente di BI esistente?
  • Come la self-service BI può essere integrata con le forme classiche di BI?
  • Come gli utenti possono avere accesso ai dati aggiornati al 100% senza compromettere i sistemi operativi?
  • Quali sono le esperienze reali di organizzazioni che hanno già implementato il Logical Data Warehouse?

Argomenti Trattati

  • Sfide per il classic Data Warehouse
  • Il Logical Data Warehouse
  • Implementare un Logical Data Warehouse con server di Data Virtualization 
  • Migliorare la performance della query dei servers di Data Virtualization 
  • Migrare verso un Logical Data Warehouse 
  • Self-Service BI e il Logical Data Warehouse
  • Big Data e il Logical Data Warehouse 
  • Data Lakes fisici o virtuali? 
  • Implementare l’operational BI con un Logical Data Warehouse 
  • Il Logical Data Warehouse e il Data Vault 
  • Il Logical Data Warehouse e l’ambiente

Precedenti Edizioni

Dal 10 aprile 2017 al 11 aprile 2017