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.