
KONFERENZPROGRAMM MÄRZ
Thema: Cloud
- Dienstag
14.03. - Mittwoch
15.03.
Habt Ihr diese Erfahrungen auch gemacht?
The Good: Wir starten mit ambitionierten Vorsätzen, um ein bestehendes Analytics System auf ein neues Level zu heben. Modernisierung heißt hier das Zauberwort. Durch ein modernes Data Management erreichen wir, dass mehr Daten in Echtzeit verarbeitet und bereitstellt werden können. Dank einem passgenauen Datenmodell, integrieren wir schnell und automatisiert neue Datenquellen in unsere Anwendung. Mit dem modernen Frontend Tool, beglücken wir Data Consumer mit neuen Features, damit sie ihre Daten endlich effektiv nutzen können. Wir zielen auf viele Verbesserungen ab.
The Bad: Dumm nur, wenn unsere Ambitionen und Vorsätze durch die Realität auf eine harte Probe gestellt werden.
The Ugly: Wir zeigen anhand von mehreren Beispielen auf, was in unseren Modernisierungsvorhaben nicht auf Anhieb funktioniert hat. Mit diesen Beispielen zeigen wir reale Fälle auf, die wir als Berater:innen in unseren Projekten selbst miterlebt haben. Wir zeigen, dass Pauschalaussagen gefährlich sind und das jedes Vorhaben von individuellen Gegebenheiten geprägt sind, für die es keine Musterlösungen gibt. Und wir sind überzeugt: Modernisierungen lohnen sich (trotzdem)!
In dem Vortrag beleuchten wir die aktuell vorherrschenden Paradigmen im Bereich Data & Analytics, mit dem Schwerpunkt auf Data Mesh. An einem Umsetzungsbeispiel wird erklärt, wie wir ein Data Mesh aufgebaut haben und wie uns dabei Snowflake mit seinen Technologien unterstützten konnte.
Daniel Raß arbeitet seit 2011 bei saracus consulting in Münster. In seinen Rollen als Consultant und Senior Consultant hat er in einer Vielzahl an Projekten verschiedenste Architekturen in on-premises und Cloud Data Warehouses mitgestaltet. Als Bereichsleiter für Data Warehousing und ETL Systeme ist er bei saracus consulting seit 2020 für die Weiterentwicklung von Themen wie Data Mesh, Cloud Data Warehousing, Snowflake und moderne ETL und ELT Technologien zuständig.
In this presentation, Thomas Mager, Head of Data and Analytics Platforms at PartnerRe, will talk you through their core data management architecture. It will help you understand how he and his team placed data virtualization in the overall architecture framework within their core data management architecture to deliver value faster. This foundation for an adaptive environment is based on the data integration platform, Data Virtuality, in combination with the highly scalable cloud compute, Snowflake.
The focus of this presentation will be on three key areas that could be enabled with this architecture:
- Connecting components and data delivery styles (data virtualization, ELT) in one single platform
- Building a core business logic layer for data-intense IT-driven applications
- Developing Data Citizens
Über Data Virtuality:
Data Virtuality, the sole provider of advanced data virtualization, provides data teams the flexibility and agility to meet the increasing business requirements. By uniquely combining data virtualization and SQL-based ETL/ELT, financial services can enable modern architecture including hybrid- and multi-cloud, data fabric, and data mesh. The solution is deployable on-premises and in SaaS. Organizations benefit from 5-times faster time-to-market, and total cost savings of up to 80%. The international customer base includes Crédit Agricole, BSH, and PGGM.
Thomas is Head of Data and Analytics Platforms at PartnerRe, a global multi-line reinsurance company. He joined PartnerRe in 2008 after having worked in data management functions at Credit Suisse and UBS. With his team, he has built a global data platform that supports all key business areas. Building an agile truly cloud-native environment is the key driver for him and his team.
Hybride Cloud-Strukturen setzen sich immer mehr durch. Der Grund: Unternehmen können dadurch die Performanz ihrer IT steigern, bestehende On-Prem Komponenten temporär oder dauerhaft weiter verwenden und Flexibilität gewinnen. Die Komplexität solcher Umgebungen ist allerdings nicht zu unterschätzen. Organisationen müssen sowohl gewaltige Datenmengen als auch eine Wachsende Anzahl neuer, heterogener Datenquellen unter einen Hut bekommen und die Governance robust implementieren. Eine Lösung bietet eine moderne Data-Fabric Architektur.
In diesem Vortrag erfahren Sie:
• Warum eine (Cloud) Data-Fabric komplexe Multi-Cloud-Umgebungen stark vereinfacht
• Wie Sie Ihre Dateninfrastruktur flexibel modernisieren und ohne Downtime in die Cloud migrieren
• Wie Sie Daten-Silos – sei es in Clouds oder On-Prem – überwinden und alle Daten für das Business nutzbar machen
Leendert Kollmer ist als Senior Sales Engineer bei Denodo Technologies in der Region Central Europe tätig und Ansprechpartner für Daten-Architekturen und komplexe technische Fragestellung. Hierbei begleitet er Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen bei der Einführung der Denodo Plattform im Rahmen von komplexen Datenmanagement-Projekten.
Durch seine langjährige Zusammenarbeit mit technischen Projektteams verfügt Leendert Kollmer über detaillierte Kenntnisse in Bezug auf die Umsetzung von datenbasierten Lösungen für unterschiedlichste Anwendungsfälle, u.a. aus den Bereichen BI & Analytics, Data Governance, Big Data und Datenverwaltung.
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Die Qlik Cloud Data Integration Plattform ist eine Data Integration Fabric mit deren Hilfe Data Engineers nicht nur Daten aus Quellsystemen in real-time in andere Zielsysteme streamen können, sondern diese auch transformieren, bereinigen und für Anwendungen und Business-User analytics-ready zur Verfügung stellen können - und das alles über automatisierte und orchestrierte Data Pipelines in einer zentralen Oberfläche.
Folgende Data Services sind zentrale Bausteine der Qlik Cloud Data Integration Plattform:
• Data Movement Service - replizieren Sie Daten nahezu in Echtzeit von lokalen (on-premise) und Cloud Datenquellen in die Qlik Cloud oder andere Cloudlösungen.
• Application Automation - erstellen Sie problemlos Workflows mit einem visuellen Editor ohne Code, der Ihre Daten- und Analyseprozesse rationalisiert und optimiert.
• Katalogisierung - als grundlegende Services in der Qlik Cloud helfen die Katalog- und Lineage-Funktionen Kunden, den Lebenszyklus von Daten vollständig zu verstehen und aktiv zu überwachen, unabhängig von der Quelle oder der Analyseumgebung des Endanwenders.
Profitieren auch Sie von dieser neuen Art der Datenbereitstellung. Lernen Sie die Vorteile in dieser Session kennen.
Seit ca. 20 Jahren ist Christian Götz im Bereich Business Intelligence sowohl national als auch international erfolgreich tätig. Unmittelbar, bevor er zu Qlik kam, wechselte er in den Bereich End-to-End Big Data Analytics. Zurzeit beschäftigt er sich hauptsächlich mit der Multi-Cloud-Strategie von Qlik.
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