Unter dem Begriff Big Data lassen sich zwei Aspekte zusammenfaasen: zum einen immer schneller wachsenden Datenberge, zum anderen IT-Lösungen und Systeme wie Hadoop, die Unternehmen dabei helfen, mit der Informationsflut fertig zu werden. Vor allem unstrukturierte Daten, beispielsweise aus sozialen Netzwerken, machen den Großteil von Big Data aus. Vgl. http://www.computerwoche.de/k/big-data,3457
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Neuaufbau eines Data Warehouse nach dem Business Object Model

Ziel des Projekts ist die Entwicklung und der Betrieb eines Enterprise Data Warehouse (EDWH) auf Basis eines Business Object Models (BOM), welches den Fachbereichen den Zugriff auf Detaildaten im Sinne des Self-Service zur Verfügung stellt. Die Daten sollen auf Detailebene zeitnah mit hoher Performance und Qualität bereitgestellt werden und nicht wie bisher als Aggregate in Form von Data Marts auf Tagesbasis. Die PTA unterstützt sowohl bei Datenmodellierung, Datenbankdesign als auch bei der Konzeption und Implementation der ETL- bzw. ELT-Prozesse im Rahmen der Bewirtschaftung des EDWH.

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Bewertung der Eignung von Exasol als Enterprise Data Warehouse

Im Zuge der Modernisierung der BI-Landschaft und der Performance-Optimierung bei der Datenauswertung wird Exasol auf die Eignung als ein Enterprise Cloud Data Warehouse (DWH) geprüft. Im Fokus der Evaluation steht neben einer effizienten Datenbewirtschaftung die Analyse der Abfrageperformance auf Detaildatenebene mit mehreren Milliarden Datensätzen. Auf Grundlage der von der BI-Abteilung bereitgestellten Daten und eines zuvor definierten, repräsentativen Datenmodells führt die PTA den Import und die Performanceanalyse durch.

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Monitoring BI Plattform

Zu den zentralen Aspekten der Bereitstellung einer BI-Plattform gehört ein übergreifender Healthcheck der BI-Systemkomponenten und -Tools sowie eine fachliche Prüfung der betroffenen Prozesse in Daten-Bewirtschaftung und -Transformation. Basierend auf einem Monitoring Stack aus Grafana und Prometheus definiert die PTA sowohl technische als auch fachliche KPIs und erstellt geeignete Dashboards. Dabei wird nach einem Roll-Up Prinzip von zusammenhängenden, detaillierten KPIs auf den Zustand der übergeordneten Komponenten geschlossen.

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Evaluation von Snowflake als Enterprise Cloud Data Warehouse (DWH)

Ziel des Vorhabens ist die Evaluation von Snowflake als ein Kandidat für die Ablösung eines auf Teradata bestehenden Enterprise Data Warehouses (EDWH). Neben Performanceanalysen im Vergleich zu dem bestehenden, auf Teradata basierenden, DWH ist die Integrierbarkeit in die Systemlandschaft des Kunden von besonderem Interesse. Evaluiert wird eine Near-Realtime Datenbewirtschaftung nach dem Change Data Capture Prinzip, ein umfangreicher Datenimport aus dem AWS S3 Storage, eine Datentransformation samt analytischen Funktionen und Python sowie ein Reporting auf Detaildatenebene von mehreren Milliarden Datensätzen mit einem Frontend Tool. Die PTA unterstützt bei der Definition eines Kriterienkataloges, der Bereitstellung und dem Import von repräsentativen Testdaten und erarbeitet Szenarien für das Reporting. Weiter wird eine Performanceanalyse durchgeführt.

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Architekturkonzeption und -implementation einer BI Platform im Sinne eines Data Lakes

Das Projektvorhaben umfasst die Konzeption und Implementierung einer Architektur mit dem Ziel, eine BI Platform auf Grundlage eines Data Lakes zu schaffen. Hierbei sind unterschiedliche Technologien in geeigneter Weise in die Gesamtarchitektur zu integrieren, so dass die Kundenanforderungen wie bspw. Echtzeitdatenanbindung, Integrationen semistrukturierter Daten, Langzeitdatenarchivierung und performantes Detaildatenreporting auf Massendaten Berücksichtigung finden.

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Zentrales Data Warehouse auf Azure

Ein global tätiger Energieerzeuger möchte ein Data Warehouse in der Microsoft Azure Cloud für das Front Office Reporting aufsetzen. Die fachlichen Anforderungen werden aus Gesprächen sowie von den bestehenden Berichten erhoben. Eine wichtige Rolle spielen die gewünschten Verbesserungen gegenüber den jetzigen Systemen. PTA unterstützt bei der Anforderungsanalyse, bei der Entscheidung für eine technologische Architektur auf Basis von Microsoft Azure, beim Proof-of-Concept, bei der Implementierung und im Testen der weiteren Use Cases.

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