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Nutzung und Zielrichtung von Data Warehouse und Big Data

 Boris Vogt

 28 Aug 2019

BI/DWH, DWH

Data Warehouse und Big Data –
Grundpfeiler eines modernen Data Hubs - Teil 3

Unter dem Motto – „Data Warehouse und Big Data – Grundpfeiler eines modernen Data Hubs“ – stellen wir Ihnen hier diese beiden Lösungen vor. Neben einer Gegenüberstellung der Unterschiede beider Welten, erhalten Sie auch eine Nutzendarstellung. Ziel ist es, das „Warum“ und „Wofür brauche ich welche Ansätze“, zu liefern.

Dies ist der dritte Teil der Serie. In diesem Artikel geht es um den Nutzen und die Zielrichtung von Data Warehouse und Big Data.

Die Entscheidung zur Nutzung einer klassischen DWH-Welt oder einer modernen Big Data-Welt hängt maßgeblich von der Zielrichtung ab (vgl. Abbildung 4). Im Folgenden werden unterschiedliche Zielrichtungen von beiden Welten aus dem praktischen Erfahrungsschatz vieler Kundenprojekte der Autoren diskutiert.

 

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Buchrezension: Docker Das Praxisbuch für Entwickler und DevOps-Teams

 

In den letzten Jahren sind die Trends Agilität und Microservices sowie DevOps und Containerisierung im Bereich der Softwareentwicklung zu erkennen. Diese Trends unterstützen und fördern einander mit dem Ziel, Aufwände und damit Kosten zu senken oder neue Wege zu eröffnen. Daher wollen wir heute ein Buch vorstellen, welches einen Einblick in die derzeit populärste Containertechnologie bietet: Docker.

Docker bietet im Großen und Ganzen 4 Vorteile:
1. Heterogene Technologie-Stacks lassen sich auf einheitliche Weise installieren und betreiben.
2Dadurch lassen sich die Arten verschiedener Hosts reduzieren (von nodeJs-Host, JavaEE-Host, Ruby-Host etc. auf Docker-Host)

3. Diese Einheitlichkeit ermöglicht es, mit Tools wie Kubernetes oder Docker-Swarm relative kostengünstig ausfallsicherere und skalierbare Cluster aufzubauen
4. Das Setup der Container-Images lässt sich über die Docker-Files sehr gut nach dem Infrastructure-as-Code-Ansatz in eine Versionsverwaltung aufnehmen

Tradeoff dieser Vorteile ist vor allem das Updatemanagement der Docker-Images und -Container.

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Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Big Data?

 Boris Vogt

 21 Aug 2019

BI/DWH, DWH

Data Warehouse und Big Data –
Grundpfeiler eines modernen Data Hubs - Teil 2

Unter dem Motto – „Data Warehouse und Big Data – Grundpfeiler eines modernen Data Hubs“ – stellen wir Ihnen hier diese beiden Lösungen vor. Neben einer Gegenüberstellung der Unterschiede beider Welten, erhalten Sie auch eine Nutzendarstellung. Ziel ist es, das „Warum“ und „Wofür brauche ich welche Ansätze“, zu liefern.

Dies ist der zweite Teil der Serie. In diesem Artikel geht es um die Unterschiede zwischen Data Warehouse und Big Data-Lösungen.

Beide Lösungen haben durchaus Gemeinsamkeiten wie z.B. die Verwaltung großer Datenmengen und deren Verwendung im Reporting. Dennoch gibt es einige wichtige Unterschiede, die in dieser Tabelle übersichtlich dargestellt werden.

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Was ist Data Warehouse? Was ist Big Data?

 Boris Vogt

 14 Aug 2019

BI/DWH, DWH

Data Warehouse und Big Data –
Grundpfeiler eines modernen Data Hubs – Teil 1

Unter dem Motto – „Data Warehouse und Big Data – Grundpfeiler eines modernen Data Hubs“ – stellen wir Ihnen hier diese beiden Lösungen vor. Neben einer Gegenüberstellung der Unterschiede beider Welten, erhalten Sie auch eine Nutzendarstellung. Ziel ist es, das „Warum“ und „Wofür brauche ich welche Ansätze“, zu liefern.
In dieser 3-teiligen Blogserie starten wir heute mit der Definition von Data Warehouse und Big Data. Im zweiten Blogbeitrag erwartet Sie dann die Gegenüberstellung der Beiden sowie in Teil 3 eine Nutzendarstellung und möglicher Ausblick auf zukünftige Lösungsansätze.

Daten sind in Unternehmen mittlerweile ein anerkannter Vermögenswert. Um diesen Vermögenswert intelligent zu nutzen, haben sich in der Praxis konventionelle Data-Warehouse (DWH)- und moderne Big-Data-Ansätze entwickelt. Da Daten die Grundlage dieser beiden Ansätze bilden, werden sie aus einer Makroperspektive häufig gleichgesetzt. Tatsächlich nehmen sie jedoch unterschiedliche technische, fachliche und rechtliche Parameter in den Blick: Ein klassisches DWH und Big-Data-Technologien bieten also Lösungen für ganz unterschiedliche Aufgabenstellungen und Zielrichtungen eines Unternehmens. Für eine optimale Ausschöpfung der Daten und Steigerung der Konkurrenzfähigkeit ist für Unternehmen eine zielgerichtete Symbiose der Ansätze eines DWH sowie von Big Data Lösungen umzusetzen. Die Koexistenz beider Ansätze schafft eine maximale Wertschöpfung.

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Buchrezension: Kanban in der Praxis - Vom Teamfokus zur Wertschöpfung

 

Kanban ist eine Methodik, die in der agilen sowie klassischen Softwareentwicklung eingesetzt wird. Ursprünglich kommt Kanban aus der Produktionssteuerung und hilft dabei, die Anzahl paralleler Arbeiten zu begrenzen, um kürzere Durchlaufzeiten zu erreichen und Engpässe sichtbar zu machen. Da das erste Kanban-System schon im Jahr 1947 entworfen wurde, gibt es natürlich zahlreiche Abhandlungen zu dem Thema. Ich möchte hier das Buch „Kanban in der Praxis“ von Klaus Leopold rezensieren.

Wie der Titel von „Kanban in der Praxis“ bereits suggeriert, wendet sich das Buch an Leser, die in Kanban bereits erprobt sind, ihre Methodik verbessern und die Thematik praxisorientiert weiter vertiefen möchten.

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Robotic Process Automation: Prozessautomatisierung mit Software-Robotern richtig gemacht

Nachdem wir uns im vorherigen Beitrag mit der Automatisierung von Aufgaben in Prozessen mit Process und Rule Engines beschäftigt haben, steht in diesem Beitrag die Robotic Process Automation, kurz RPA genannt, im Vordergrund. Ich werde zunächst eine kurze Einführung zu RPA geben, bevor ich dann Anwendungsfälle für den Einsatz von Softwarerobotern vorstelle und auf die damit verbundenen Herausforderungen eingehe. Danach beleuchte ich die verschiedenen Möglichkeiten Softwareroboter zu konstruieren und gebe einen Ausblick auf mögliche Weiterentwicklungen von RPA.

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Prozesse intelligent automatisieren mit der Process Engine

Um ein Unternehmen zu verändern sind viele Maßnahmen denkbar. An den Prozessen anzusetzen hat die mit Abstand größte Wirkung. Die Prozesse sind der Puls des Unternehmens – ohne sie kann ein Unternehmen nicht koordiniert arbeiten. Process Engines sind dazu da, an diesen Prozessen anzusetzen – und sie zu automatisieren. Process und Rule Engine greifen ineinander, sodass die Process Engine den Prozess ausführt und die Rule Engine die notwendigen Entscheidungen automatisiert. Für den eigentlichen Mitarbeiter, welcher diesen Prozess realisiert, ist das eine gute Entwicklung, denn ihm werden die automatisierbaren Aufgaben abgenommen und nur Aufgaben, welche zu komplex für die Automatisierung sind,  werden vom Mitarbeiter übernommen.

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Intelligente Automatisierung: Der Start in die Zukunft!

Im Kontext der Digitalisierung gewinnt die Automatisierung von Prozessen weiter an Bedeutung. Gleichzeitig steigt die Vielfalt an Automatisierungstechnologien und -tools, beginnend mit Engines zur Prozessautomatisierung, Rule Engines über Robotic Process Automation bis hin zu Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. In unserer Blog- und Webinarreihe unternehmen wir zusammen mit Ihnen einen Streifzug durch den Dschungel dieser Technologien und stellen ihre jeweiligen Möglichkeiten und Chancen sowie Anwendungsfälle für deren Einsatz für eine intelligente Automatisierung vor.

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Agiles Geschäftsprozessmanagement mit Scrum

In unserem vorherigen Blogbeitrag haben wir die Vorteile von agilen Denk- und Vorgehensweisen im Unternehmen bezüglich eines agilen Geschäftsprozessmanagements kennengelernt. Bei sich schnell und stetig ändernden Märkten und Kundenanforderungen bildet ein agiles Mindset und die Adaption agiler Werte in der Kultur und Führungsebene den Grundstein für die Umsetzung eines agilen Prozessmanagements.

In diesem Blogbeitrag wollen wir uns nun der Umsetzung eines agilen Prozessmanagements widmen und werden anhand eines bereits aus der Software-Entwicklung bekannten Frameworks zeigen, wie agiles Geschäftsprozessmanagement aussehen kann. Wir werden anhand des Rahmenwerks Scrum beispielhaft zeigen, wie eine Organisation unter Anwendung agiler Methoden die Vorteile der Agilität auf Ihr Prozessmanagement übertragen und weiterentwickeln kann.

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Was Geschäftsprozesse mit Business Agility zu tun haben

In einem vorherigen Blogbeitrag haben wir uns der Frage gestellt, ob es so etwas wie „agile Prozesse“ oder „agiles Prozessmanagement“ überhaupt gibt. Dort haben wir etabliert, dass „Agilität“ als solches ein System aus bestimmten Werten und Mindset ist. Darauf aufbauend widmen wir uns jetzt der Frage, wie wir das Geschäftsprozessmanagement mit Agilität, den dazugehörenden Werten und dem Mindset vereinbaren können.

Auf der strategischen bzw. organisatorischen Ebene beschreiben Geschäftsprozesse, auf welche Art und Weise ein Unternehmen mit dem Markt interagiert, sprich: womit das Unternehmen Geld verdient. Mit dem Geschäftsprozessmanagement wollen wir eben diese Prozesse und Wertschöfpungsketten darstellen und auch verwalten. Wir stellen Geschäftsprozesse mittels Modellen in bestimmten Notationen (Modellierungssprachen) dar und führen Erfolgskontrollen anhand von Kennzahlen durch.

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