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SIGS DATACOM GmbH

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Ein agiler und automatisierter Data Vault

In den letzten Jahren gab es bei vielen großen Unternehmen Initiativen, einen Data Lake als zentrale Plattform für den Datenzugriff im Bereich Analytics/Reporting/BI aufzubauen. Dabei führten Big- Data- und Data-Analytics-Projekte in einem ersten Schritt zur Etablierung einer Datenablageschicht basierend auf Hadoop oder S3. Darauf aufbauend wurden vielfältige meist spezialisierte Werkzeuge für einzelne Projekte, Anforderungen (unter anderem Streaming) und Fragestellungen implementiert.

Die Grenzen dieses Ansatzes sind schnell beschrieben: Um bei dem Bild des Data Lake zu bleiben, wird jedes Analytics/Reporting-Projekt in einem selbstgewählten Fischerboot ausgesetzt und darf mit einer Angel nach den Daten im See fischen, diese dann verarbeiten, veredeln und als fertige Auswertung auf den Markt bringen. Im besten Fall sprechen die Fischer noch miteinander und tauschen sich aus, wo es eine bestimmte Art von Fisch zu fangen gibt. Wir schauen uns deshalb einen alternativen Ansatz …