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Best Practices: Data Lakehouse - Herausforderungen klassischer Data Lakes gelöst

Date

Tuesday, September 22, 2020

Time

03:00 PM Europe/Berlin

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Agenda


Live Demo einer neuen Dateninfrastruktur am Beispiel IIoT-Analytics

Inhalt

Durch die ständig wachsende Anzahl von KI-Anwendungen mit nachweislichem Geschäftsmehrwert und die große Vielfalt nicht-strukturierter Datenquellen im Umfeld des Industrial Internet of Things (IIoT) ergeben sich völlig neue Herausforderungen für die Analytics-Architektur von Unternehmen. Traditionelle Big Data Systeme zeichnen sich durch eine hohe Komplexität aus, deren Beherrschung für viele Unternehmen nicht möglich ist. Es mangelt an Agilität im Umgang mit heterogenen Datenquellen und der Möglichkeit, KI-Anwendungen schnell produktiv zu setzen und zu skalieren.

In diesem Webinar wollen wir Sie über den Erfahrungsstand mit klassichen Data Lakes informieren und mit dem Konzept des "Data Lakehouses" vertraut machen - einer neuen Art analytischer Plattform, in der alle Arten von Daten und Datennutzern zusammenkommen können, um schneller zu Wertschöpfung zu gelangen.

Die Experten der AlexanderThamm helfen in allen Phasen von Data & AI Projekten: von der gemeinsamen Entwicklung einer agilen Datenstrategie, über die Umsetzung konkreter Use Cases, die Skalierung in den produktiven Einsatz bis hin zum Betrieb. Immer mit dem Ziel aus Daten echten Mehrwert und Nutzen für Ihr Unternehmen zu generieren.

Databricks bietet eine Unified Data Analytics Plattform an, die das Konzept des Lakehouses erfolgreich verwirklicht. Im Rahmen des Vortrags werden wir Sie mit den Kerntechnologien der Plattform - insbesondere Delta Lake - vertraut machen und Ihnen deren Möglichkeiten an Hand eines IIoT-Analytics Anwendungsfalls live demonstrieren.

Agenda

  • Einführung: Neue Herausforderungen im Datenmanagement und Grenzen der Data Lakes 1.0
  • Neue Ansätze und Trends: Service-Nutzung, Integration und Skalierbarkeit
  • Databricks Unified Analytics Platform: Wie man Delta Lake für die einheitliche Verarbeitung von Stream und Batch-Daten einsetzt und ACID-Transaktionalität auf Data Lake Speicher nutzt
  • Live-Demo: IIoT-Analytics
  • Diskussion
Presenter

Peter Schulz

Peter Schulz ist Head of Data Architecture bei der Alexander Thamm GmbH.
Presenter

Volker Tjaden

Volker Tjaden ist Partner Solutions Architect bei Databricks.