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 Überraschend mehr Möglichkeiten
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Arthur Arendt, Martina Boller
Analytics as a Service
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Leasing 123 (3 Min)
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Leasing 123
 UseCase: DWH wird benötigt
 Fachlich
 Technisch
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Leasing 123
 Stark wachsendes Leasing Unternehmen benötigt strategische Steuerung
 Betreibt bundesweit mehrere Filialen und macht Onlinegeschäft
 Kernprodukte
 ADAC Top 10 Fahrzeuge 2018
 ADAC Top 10 P/L Fahrzeuge 2018
 Produktleiter benötigt Informationen über Abgeschlossene Verträge und
möchte die meist-geleasten Fahrzeuge identifizieren
 Vertriebsleiter benötigt Informationen über abgegebene Angebote
 Marketingleiter benötigt zur Markteinschätzung die aktuellen
Zulassungsstatistiken
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Leasing 123
 Die Leasing 123 möchte keine eigene IT-Infrastruktur und -Knowhow
aufbauen
 Aufgrund der Wachstumsphase sollten IT Systeme horizontal und vertikal
skalierbar sein
 Die Analytics Plattform soll erweiterbar sein damit parallel zum klassischen
Reporting auch Big Data und Data Science Analysen durchgeführt werden
können
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Architektur
 Anforderungen an DWH
 Strukturierte Daten verarbeiten
 Semistrukturierte Daten verarbeiten
 Hohe Verfügbarkeit über Web
 Wartungsarm
 Geringe Einstiegshürden für Endanwender (Reporter +
Empfänger)
 Architekturbild (RWU + MS Lösung?)
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Architektur
Ingest
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Monitoring/Metadata/Security/…
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Data Lake
Streaming
BigData World Frankfurt 2019
DBMSCSV XLS
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Architektur
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Refined Data Raw Data
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Architektur Azure
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Storage blob Cosmos DB
IoT Hub
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Azure SQL
database
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Azure Backup
Azure SQL
database
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MySQL
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Data Factory
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Architektur Leasing 123
Ingest
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Frontend
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Modernes DWH – Beispiel Lösungsarchitektur Azure
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Rohan Kumar, Corporate Vice President, Azure Data Engineering,
stellte Azure Synapse vor. Um grosse Datenmengen zu
analysieren, braucht es entsprechende Tools. Mit Azure Synapse
werden das Azure SQL Data Warehouse, Azure ML und Power BI
vereint, sodass äusserst performant Reports erstellt werden
können - egal, ob mit strukturierten oder unstrukturierten Daten.
Microsoft vergleicht sich an der diesjährigen Ignite Conference
immer wieder gerne mit Google und Amazon. So sind die
ausgeführten Queries um einiges schneller als Amazons Redshift
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Architektur
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Lösung
 Tools und Entwicklungsumgebung
 MS Storage Explorer
 Azure SQL DB
 SQL Server Management Studio
 Azure Data Factory
 Copy (Staging)
 Databricks (Staging)
 Notebook + Data Flow
 Data Flow (Core)
 Analysis Service
 Microsoft Visual Studio + Plugin
 Power BI
 DWH-Datenflussbild
 Kimball
 Beispiele DIM_MODELL_MARKE, FACT_ZUÖASSUNG
 Analysis Service, Power BI und Bspw. Dashboard
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Abspann / Fazit
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Abspann / Fazit
 Aufbau Analytics Plattform möglich
 Integration, Modellierung & Visualisierung
 Flexible Architektur
 Modular
 Erweiterungen für BigData / Datalake /Social Media Daten
 Skalierbare Architektur
 Services
 Datenspeicher
 Anwender
 Performance
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Abspann / Fazit
 Organisation
 Keine Rechenzentren und keine Administration notwendig
 Subscriptions müssen gemanaged werden
 Lessons Learned
 Kombinationsmöglichkeit der Services
 Kosten
 Transparenz
 Was kostet der Service
 Konkrete Kostenübersicht
 Höhe
 Azure DWH / Synaps Analytics
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Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.933 Seite 20
Backup und Fragen
 Beispiel von .csv nach Report (Leasing)
 Beispiel von .xls nach Report (KBA)
 Ist ein DWH nach Inmon / Linstedt möglich?
 Wie schnell ist ein PoC / MVP machbar
 2-4 Wochen
 Wenn Business Case konkret ist und Daten da
 Elemente einer Kostenkalkulation
 Azure Service erstellt
 Azure Service läuft
 Transaktion / Netzwerk
 Entwicklung DWH/BI

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  • 1. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch  Überraschend mehr Möglichkeiten © OPITZ CONSULTING 2017 Microsoft Azure Arthur Arendt, Martina Boller Analytics as a Service
  • 2. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Seite 2 Agenda 1 2 3 4 5 Vorstellung OPITZ CONSULTING (2 Min) Leasing 123 (3 Min) Architektur (7 Min) Lösung (15 Min) Abspann / Fazit (5 Min) OC Powerpoint CI 2017 V 0.932
  • 3. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Seite 3 OPITZ CONSULTING 1 OC Powerpoint CI 2017 V 0.932
  • 4. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.933 Seite 4 OPITZ CONSULTING
  • 5. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Seite 5 Leasing 123  UseCase: DWH wird benötigt  Fachlich  Technisch 2 OC Powerpoint CI 2017 V 0.932
  • 6. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.932 Seite 6 Leasing 123  Stark wachsendes Leasing Unternehmen benötigt strategische Steuerung  Betreibt bundesweit mehrere Filialen und macht Onlinegeschäft  Kernprodukte  ADAC Top 10 Fahrzeuge 2018  ADAC Top 10 P/L Fahrzeuge 2018  Produktleiter benötigt Informationen über Abgeschlossene Verträge und möchte die meist-geleasten Fahrzeuge identifizieren  Vertriebsleiter benötigt Informationen über abgegebene Angebote  Marketingleiter benötigt zur Markteinschätzung die aktuellen Zulassungsstatistiken
  • 7. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.933 Seite 7 Leasing 123  Die Leasing 123 möchte keine eigene IT-Infrastruktur und -Knowhow aufbauen  Aufgrund der Wachstumsphase sollten IT Systeme horizontal und vertikal skalierbar sein  Die Analytics Plattform soll erweiterbar sein damit parallel zum klassischen Reporting auch Big Data und Data Science Analysen durchgeführt werden können
  • 8. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Seite 8 Architektur  Anforderungen an DWH  Strukturierte Daten verarbeiten  Semistrukturierte Daten verarbeiten  Hohe Verfügbarkeit über Web  Wartungsarm  Geringe Einstiegshürden für Endanwender (Reporter + Empfänger)  Architekturbild (RWU + MS Lösung?) 3 OC Powerpoint CI 2017 V 0.932
  • 9. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Quellen Architektur Ingest DWH Frontend XML JSON Monitoring/Metadata/Security/… Web Seite 9 Data Lake Streaming BigData World Frankfurt 2019 DBMSCSV XLS
  • 10. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Quellen Architektur Ingest DWH Frontend Monitoring/Metadata/Security/… Seite 10 Data Lake Streaming Core Dim. / Marts Refined Data Raw Data Sandbox / Lab Sandbox / Lab BigData World Frankfurt 2019 XML JSONWebDBMSCSV XLS
  • 11. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Quellen Architektur Azure Ingest DWH Frontend Monitoring/Metadata/Security/… Seite 11 Data Lake Streaming BigData World Frankfurt 2019 XML JSONWebDBMSCSV XLS Storage blob Cosmos DB IoT Hub HDInsight Service Bus Azure SQL database Stream Analytics Azure Backup Azure SQL database Storage blob Event Hubs MySQL database Data Factory Data Factory
  • 12. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Quellen Architektur Leasing 123 Ingest DWH Frontend Seite 12BigData World Frankfurt 2019 XLS Storage blob Data Factory Data Factory
  • 13. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Seite 13 Modernes DWH – Beispiel Lösungsarchitektur Azure Sql DWH Azure Synapse Analytics Rohan Kumar, Corporate Vice President, Azure Data Engineering, stellte Azure Synapse vor. Um grosse Datenmengen zu analysieren, braucht es entsprechende Tools. Mit Azure Synapse werden das Azure SQL Data Warehouse, Azure ML und Power BI vereint, sodass äusserst performant Reports erstellt werden können - egal, ob mit strukturierten oder unstrukturierten Daten. Microsoft vergleicht sich an der diesjährigen Ignite Conference immer wieder gerne mit Google und Amazon. So sind die ausgeführten Queries um einiges schneller als Amazons Redshift und noch viel schneller als GCP Big Query (Google Cloud Platform). Mit Azure Synapse wird es einfach, künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) zu analysieren respektive zu reporten und zu überwachen. BigData World Frankfurt 2019
  • 14. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.932 Seite 14 Architektur
  • 15. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Seite 15 Lösung  Tools und Entwicklungsumgebung  MS Storage Explorer  Azure SQL DB  SQL Server Management Studio  Azure Data Factory  Copy (Staging)  Databricks (Staging)  Notebook + Data Flow  Data Flow (Core)  Analysis Service  Microsoft Visual Studio + Plugin  Power BI  DWH-Datenflussbild  Kimball  Beispiele DIM_MODELL_MARKE, FACT_ZUÖASSUNG  Analysis Service, Power BI und Bspw. Dashboard 4 OC Powerpoint CI 2017 V 0.932
  • 16. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.932 Seite 16 Datenmodell Zulassungsstatistik
  • 17. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Seite 17 Abspann / Fazit 4 OC Powerpoint CI 2017 V 0.932
  • 18. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.932 Seite 18 Abspann / Fazit  Aufbau Analytics Plattform möglich  Integration, Modellierung & Visualisierung  Flexible Architektur  Modular  Erweiterungen für BigData / Datalake /Social Media Daten  Skalierbare Architektur  Services  Datenspeicher  Anwender  Performance
  • 19. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.932 Seite 19 Abspann / Fazit  Organisation  Keine Rechenzentren und keine Administration notwendig  Subscriptions müssen gemanaged werden  Lessons Learned  Kombinationsmöglichkeit der Services  Kosten  Transparenz  Was kostet der Service  Konkrete Kostenübersicht  Höhe  Azure DWH / Synaps Analytics
  • 20. © OPITZ CONSULTING 2017 Informationsklassifikation: Interner GebrauchOC Powerpoint CI 2017 V 0.933 Seite 20 Backup und Fragen  Beispiel von .csv nach Report (Leasing)  Beispiel von .xls nach Report (KBA)  Ist ein DWH nach Inmon / Linstedt möglich?  Wie schnell ist ein PoC / MVP machbar  2-4 Wochen  Wenn Business Case konkret ist und Daten da  Elemente einer Kostenkalkulation  Azure Service erstellt  Azure Service läuft  Transaktion / Netzwerk  Entwicklung DWH/BI