Data Hub als Basis der analytischen Unternehmenslandschaft

Mehr Daten führen zu mehr Datenmanagementsystemen, mehr Systeme führen zu mehr Verbindungen, mehr Verbindungen führen zu mehr Komplexität, mehr Kosten und mehr Risiken.
Daten werden stetig intensiver genutzt, was Unternehmen vor deutliche Herausforderungen im Datenmanagement stellt. Ein Data Hub stellt hierbei eine Möglichkeit zur Reduktion der Punkt-zu-Punkt-Verbindungen im Transportnetz der Unternehmensdaten dar.
Markus Endlerlein beleuchtet, wie ein Blueprint eines Data Hubs aussieht, wie Data Hubs in eine komplexe Datenlandschaft integriert werden können, welche Ausprägungen existieren und welche zusätzlichen Mehrwerte die Einführung eines Data Hubs bietet.

Vorkenntnisse

Architekturen von Lösungen im Bereich Data und Analytics

Lernziele

• Welche Architektur-Blueprints im Bereich der analytischen Datenverarbeitung relevant sind.
• Blueprints für ein DWH, Data Lake und einen Data Hub unterscheiden.
• Den Aufbau eines Data Hubs beschreiben und die Funktionsweise erläutern.
• Die verschiedenen Varianten eines Data Hubs verstehen.
• Die ergänzenden bzw. integrierbaren Komponenten sind bekannt.
• Stolperfallen bei einer Realisierung eines Data Hubs sind bekannt.

 

Speaker

 


Markus Enderlein studierte Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Ökonomie und Management in Frankfurt. Nach seinem Berufseinstieg 1998 bei CSC und verschiedenen Zwischenstationen als Softwarearchitekt und Projektleiter ist er seit 2007 bei INFOMOTION in verschiedenen Rollen tätig. Aktuell verantwortet Herr Enderlein als Business Unit Manager die Beratung für Strategy und Digital Solutions.

Gold-Sponsoren

HMS
Structr

Silber-Sponsoren

codecentric
Phytec

Bronze-Sponsor

incontext.technology GmbH

data2day-Newsletter

Sie möchten über die data2day
auf dem Laufenden gehalten werden?

 

Anmelden