Big Data Road Map Eğitimi

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.

• 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