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La modernizzazione del Data Warehouse:<br /> dal Data Warehouse passivo all’ecosistema analitico live - Technology Transfer

La modernizzazione del Data Warehouse:
dal Data Warehouse passivo all’ecosistema analitico live

di Mike Ferguson
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Descrizione

Oggi, con molte persone connesse a Internet, il potere del cliente è quasi senza limiti. Possono visitare i siti Web della concorrenza, comparare i prezzi, verificare il sentiment sul vostro business e con un click in qualsiasi momento e in qualsiasi luogo da un device mobile possono cambiare fornitore. In aggiunta i social media hanno dato una voce ai clienti per esprimere opinioni sui vostri prodotti e sul vostro brand. Per molti CEO, la fidelizzazione del cliente, la lealtà, il servizio e la crescita sono al top della loro agenda. Pertanto, desiderano accedere a nuovi dati per arricchire ciò che già conoscono dei clienti. Inoltre i COO (Chief Operating Officer) stanno aggiungendo la telemetria per acquisire nuovi dati al fine di ottimizzare le operazioni, le normative come GDPR, KYC, MiFiD rendono prioritari sia il risk management che la governance.

A fronte di questi nuovi requisiti, molte aziende che operano con Data Warehouse e Data Mart tradizionali stanno capendo che solo l’attività di memorizzare transazioni storiche non è più sufficiente.

Il ritmo del cambiamento sta accelerando, il business richiede dati a bassa latenza, l'arretrato delle modifiche a Data Warehouse e Data Mart sta crescendo rapidamente mentre i test rimangono lenti e complicati. Inoltre, con l'autonomia delle business unit, la nuova tecnologia disponibile sul Cloud e la richiesta di Machine Learning, l’IT ombra sta crescendo nelle business unit che frantumano lo sforzo analitico e costruiscono nuovi silos analitici che non sono integrati con i Data Warehouse.

Con tanta pressione per rimanere competitivi, come potete modernizzare il vostro set-up analitico, come potete migliorare governance e agilità, inserire nuovi dati, riutilizzare asset di dati, modernizzare il vostro Data Warehouse per farlo adattare facilmente alle modifiche, ridurre la latenza dei dati e integrarlo con altri workload analitici per fornire un nuovo moderno Logical Data Warehouse per l'impresa digitale?

Questo nuovissimo seminario di 2 giorni, che sta avendo molto successo in tutta Europa, esamina il business case sul perché è necessario farlo, discute gli strumenti e le tecniche necessari per acquisire nuovi tipi di dati, stabilire una pipeline di dati per produrre data assets riutilizzabili, modernizzare il vostro Data Warehouse e mettere insieme i dati e l'analitica necessari per accelerare il time to value, fornire nuovi spunti per favorire la crescita, ridurre i costi, migliorare l'efficacia e consentire un vantaggio competitivo.

Cosa Imparerete

  • A comprendere perché la modernizzazione del Data Warehouse è necessaria per aiutare a migliorare il decision making e la competitività
  • Gli ingredienti per sapere come modernizzare il proprio Data Warehouse per migliorare Agilità, ridurre il TCO e facilitare la manutenzione
  • A capire le moderne tecniche di Data Modeling e come ridurre il numero di data stores in un Data Warehouse senza perdere informazioni
  • Come sfruttare il Cloud Computing a un costo più basso
  • Come ridurre la latenza dei dati
  • Come migrare da un Data Warehouse e Data Marts a cascata a un moderno Logical Data Warehouse con Data Marts virtuali che si integrano facilmente con altri sistemi analitici
  • Come utilizzare la virtualizzazione dei dati per semplificare l'accesso a una serie più ampia di informazioni disponibili su più piattaforme analitiche che eseguono analitiche su diversi tipi di dati per un decision making basato su basi più solide
  • A comprendere il ruolo di un moderno Data Warehouse in una Enterprise data-driven

Argomenti Trattati

  • Il Data Warehouse tradizionale e perché è necessario modernizzarlo
  • Requisiti per un moderno Data Warehouse
  • Tecniche moderne di Data Modeling per Agile Data Warehousing
  • Modernizzare il vostro ETL Processing
  • Accelerare l’ETL Processing usando un Data Lake multi-purpose e il Data Catalog
  • Sviluppo rapido del Data Warehouse usando Data Warehouse automation
  • Costruire un moderno Data Warehouse in un ambiente di Cloud Computing
  • Semplificare l’accesso ai dati: creare Data Marts virtuali e una Architettura di Logical Data Warehouse per integrare Big Data con il vostro Data Warehouse
  • Building a Modern Data Warehouse in a Cloud Computing Environment
  • Simplifying Data Access: Creating Virtual Data Marts and a Logical Data Warehouse Architecture to integrate Big Data with your Data Warehouse


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