Big Data Road Map Eğitimi

Bu eğitimi kendi kurumunuzda planlayabilirsiniz. Bize Ulaşın!

Big data yeni norm haline geldi. Her kuruluş bu yeni veri tipinin nasıl entegre edileceğini ve uygulanması gereken ilgili altyapı değişikliklerini bilmek istiyor. Big data altyapı dünyası her gün her yerde gerçekleşen yeni icatlarla değişiyor. Bunlar Hadoop, NoSQL, BigQuery, Tableau, Qliktech, R, ve Drill gibi çok sayıda yeni teknolojiler.

Spanner ve Dremmel gibi ortaya çıkan teknolojiler hakkında yeni makaleler var. Asıl soru: Bu teknolojilerin hangisine kurumunuzun ihtiyacı var? Bunları nasıl değerlendirir ve entegre ederiz? Bu, EDW stratejinizi nasıl etkileyecek? Bu oturum, bu konular ve daha fazlası üzerine odaklanacaktır.

Herhangi bir ön koşul yoktur.

Bu eğitimde Big data: Nedir, Neleri çözecek
İşletme kullanıcıları ve bigdata
Business case/ Olur durumu/olurluk incelemesi inşa etme
İş istihbaratının yeni jenerasyonu
Anlambilim, varlıkbilim ve dahası
İşleme için iş kurallarını yönetme
Örnek olay çalışmaları
Big data ve veri ambarı
Teknoloji değerlendirmesi
Hadoop, NoSQL, Cassandra, Big Query, Drill, Redshift, AWS (S3, EC2)
MapReduce ile programlama
Analitik gereklilikleri anlama
Self-servis keşif platformları
Veri işlem zorlukları
İşyükleri
Veri yönetimi
Altyapı sınırlamaları
Yeni nesil veri ambarı
Çözüm mimarileri
Ölçeklenebilirlik, sürdürülebilirlik ve stabilite
İnsani beceriler
Kritik başarı faktörleri

Module 1: Big Data and Business Case

What is Big Data? – Creating a definition
What will it solve? – Potential solutions for an organization (this will be specific for onsite courses)
Business Users and Big Data
- Understanding Roles and Skiils – What does the business user bring to the table? Why should IT look to getting the business users own and drive the initiative?
- Business User Ownership – What does this entail?
- Challenges – Issues and Risks
Building the Business Case
- Components of Big Data Business Case
- How to build the Appropriate Business Case
Next Generation of Business Intelligence
- Analytics and Metrics – What do we derive new?
- Visualization Requirements – What are the changes and associated challenges?
- Mashups – Understading multi-dimensional data management. Metadata is critical and why?

Module 2: Semantics and Ontologies

Introduction to Semantic Frameworks – Future of Visualization and Analytics
Understanding Semantic integration for Big Data – Where and How? Business Benefits.
Using Ontologies for Metadata Management – Case Study
Managing Business Rules for Processing - Case Study

Module 3: Big Data and the Data Warehouse

The New Landscape
What Can We Solve
How to Assess and Manage Data For Today and Future
Technology overview
- Hadoop, NoSQL, Cassandra, Big Query, Drill, Redshift, AWS (S3, EC2)
- Programming with MapReduce
- Understanding analytical requirements

Module 4: Self-Service Discovery Platforms

Challenges of Data Management and Processing
MDM, Metadata and More – Have we moved over this?

Module 5: Workloads

Data Management
Infrastructure Limitations

Module 6: Next-generation data warehouse

Solution architectures
- The three s’s: scalability, sustainability, and stability
People skills
Critical success factors

Module 7: Big Data Road map

Building A Road map
Risks and Mitigations
Business Driven Objectives
Solving A Million Dollar Puzzle
Readying The Organization