IDC Future of Data & Analytics - DACH

Immer mehr Daten werden in die Cloud verlagert und in Cloud Deployments eingesetzt, um Datensilos aufzulösen und Daten besser für BI und Analytics nutzen zu können. Aus Sicht von IDC wiegen die Vorteile der Cloud mittelfristig schwerer als die Herausforderungen. 

Der IDC Vortrag zeigt auf, wie Daten, BI und Analytics in der Cloud bereits heute klaren Nutzen für IT und Business bringen und bei welchen Szenarien Sie noch etwas warten sollten.

Ein Data Lake House kombiniert die Elemente eines Data Warehouse und eines Data Lake zu einer neuen Plattform, um eine flexiblere und kostengünstigere Architektur für die Speicherung und Analyse unterschiedlicher Daten bereitzustellen. Beispielsweise können Social-Media- und Sensor-Daten zur Analyse in einen kostengünstigen Data Lake gestreamt und dann mit den Kundendaten aus dem Data Warehouse kombiniert und analysiert werden. Auf einer umfassenden Datenbasis helfen Machine-Learning-Modelle dabei Verhaltensmuster und Trends schnell zu entdecken und Prognosen und Handlungsempfehlungen für die Geschäftssteuerung zu entwickeln. Anhand von Referenzarchitekturen lassen sich solche modernen, offenen, flexiblen und intelligenten Lakehouse-Architekturen jetzt deutlich einfacher in der Cloud umsetzen.

Unternehmen wie die WWK Versicherungen haben komplexe Legacy-Anwendungslandschaften zu bewältigen. Zusätzliche Komplexität entsteht durch den wachsenden Bedarf an schnellem Informationsaustausch mit Geschäftspartnern. Diese Modernisierung erfordert den Wechsel von einer anwendungszentrierten zu einer datenzentrierten Sichtweise. In dieser Präsentation erfahren Sie, wie Boomi Atomsphere und Boomi Partner PPI AG der WWK geholfen haben, eine agile Datendrehscheibe zu schaffen, die konsistente Echtzeit-Dateneinblicke und zentralisierte Prozesse bietet. Diese neue Integrations Infrastruktur stellt allen Beteiligten relevante Daten zur Verfügung und stellt sicher, dass WWK die Geschäftsanforderungen heute und in Zukunft stand hält.

Der Data Science kommt in dynamischen Zeiten eine entscheidende Bedeutung zu! Dennoch setzen immer noch viele Unternehmen auf traditionelle Wege zur Datenintegration. Mit der fatalen Folge, dass neue Datenquellen zu langsam verfügbar gemacht werden und Data Scientists zu viel Zeit mit dem Suchen und Aufbereiten von Daten verbringen. Wie kann eine adaptive Datenarchitektur implementiert werden, mit der Organisationen für die disruptiven Veränderungen unserer Zeit gerüstet sind?

Die Komplexität hat aufgrund vieler Technologien zugenommen. In dieser Session stellen wir Ihnen vor, wie Smart Pipelines Abläufe stabilisieren können, schematischen Veränderungen standhalten und die Produktivität der Data Engineers erhöhen.

Business users always think up unimaginable ways to query the data. And the data itself often changes in unpredictable ways.

In this session we will discuss:

• The three technological advances in data storage that eliminate star schemas
• How these innovations benefit analytical environments
• The steps you will need to take to reap the benefits of being star schema-free