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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

Negli ultimi anni la Business Intelligence è completamente cambiata. Il time-to-market per i nuovi reports e le nuove analisi si è notevolmente accorciato, nuove sorgenti dati devono essere rese disponibili agli utenti del business molto velocemente, self-service BI e Data Science devono essere supportati, sempre più utenti vogliono lavorare con dati zero-latency, viene richiesta l’adozione di nuove tecnologie, come Hadoop, Spark, e NoSQL deve essere facile ed è richiesta l’analisi dei dati streaming e dei Big Data.

La classica architettura del Data Warehouse ha fatto bene per molti anni e in molte organizzazioni ma oggi non è l’architettura giusta per questo nuovo mondo di BI. E’ tempo di migrare gradualmente verso una architettura più flessibile: l’architettura del Logical Data Warehouse. Questa architettura, introdotta da Gartner, è basata su un disaccoppiamento: da un lato reporting e analisi e dall’altro le sorgenti dati.

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. Integrare prodotti di self-service BI con questa architettura non è facile e certamente non è possibile nel caso in cui gli utenti vogliono accedere ai sistemi sorgenti. Fornire il 100% dei dati aggiornati per supportare l’operational BI è difficile da implementare. E come inserire nuove tecnologie di storage in questa architettura?

Con il Logical Data Warehouse le nuove sorgenti dati possono essere collegate al Data Warehouse molto più velocemente, la self-service BI può essere supportata correttamente, l’operational BI è facile da implementare, l’adozione di nuove tecnologie è più semplice e il processing dei Big Data non sarà una rivoluzione tecnologica ma una evoluzione.

La tecnologia per creare il Logical Data Warehouse è disponibile e molte organizzazioni hanno già completato con successo la migrazione, una migrazione che è 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.

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 28 maggio 2018 al 29 maggio 2018


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