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HANNOVER
STAMMTISCH
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Virtualisierung
Willkommen
 Einleitung – DDVUG – Vorstellung
 Business Vault Patterns
 Raus aus dem Vault – Virtualisierung
 Networkin...
DDVUG e.V.
 Deutschsprachige Data Vault User
Group
 Verbreitung von Wissen
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 Arbeitserge...
Alligator Company
 “Crossing Borders” – DWH, Data
Vault und Automation
 Torsten Glunde, CEO und Gründer
 torsten.glunde...
Data Vault
16.12.
2016
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OLTP
Quellen
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Data Vault
 RAW
 Core Business Concept,
Geschäftsschlüssel
 Automation und Generation
 Langzeitspeicher
 Keine Agilit...
Business Vault – Muster
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 Satelliten
 Gleiche Granularität
 Abgeleitete Relationen
 Same-As-Lin...
Business Vault – Muster
 Dimensionale Abbildung
 Hierarchie
 Link + SAL für Vorgänger und
Nachfolger
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Raus aus dem Vault
 Data Virtualisierung + SuperNova Modeling
 Data Virtualisierung ersetzt physische
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Data Virtualization
Rohdaten
Regel
n
RAW Business
Data Virtualization Server
Rohdaten
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RAW Business
DM Cube File
Data Virtualization
 Modellgetrieben
 Keine Datenbewirtschaftung
 Modell-Definition anhand von
SQL
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 View ...
Super Nova Überblick
 Supernova
 Alle Versionen von
Hub und Link
(Eliminierung von
Satelliten)
 Extended Supernova
 Vi...
Supernova –Views
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Supernova – Views
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Data Vault vs. Supernova
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Supernova + Datenvirtualisierung
 Modellierung mittels SQL-Views
 Bestehendes Know-How
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Data Virtualization - Supernova

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Supernova approach to model Data Vault out-bound data access in data virtualization servers.

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  • Analyse von Quelldaten (Profiling) ergibt die Realität der Daten
    Die Analyse der Anforderungen (Zielmodell) ergibt die Informationen.
    Im Business Vault muss die Diskrepanz zwischen Informationsbedarf und Datenrealität durch Geschäftsregeln in Informationen transformiert werden.
    Ein Weiterer Vorteil dieser Transparenz ist die Möglichkeit darauf MDM auf zu setzen um Datenqualität in der Quelle zu lösen


  • Data Virtualization - Supernova

    1. 1. DDVUG HANNOVER STAMMTISCH Networking – Raus aus dem Vault - Virtualisierung
    2. 2. Willkommen  Einleitung – DDVUG – Vorstellung  Business Vault Patterns  Raus aus dem Vault – Virtualisierung  Networking - Diskussion
    3. 3. DDVUG e.V.  Deutschsprachige Data Vault User Group  Verbreitung von Wissen  Veranstaltungen (Stammtische)  Arbeitsergebnisse bereitstellen  ddvug.de  http://datavaultusergroup.de/wp-content/uploads/Mitgliedsantrag.pdf
    4. 4. Alligator Company  “Crossing Borders” – DWH, Data Vault und Automation  Torsten Glunde, CEO und Gründer  torsten.glunde@alligator- company.de  @tglunde  alligator-company.de
    5. 5. Data Vault 16.12. 2016 Verfasser eintragen über Einfügen, Kopf- und Fußzeile 5 OLTP Quellen Anwende r Raw Vault DM DM BU Business Vault Data Wahrnehmun g Realität Anforderung Anforderung Diskrepanz Regel  Wahrnehmungen unterscheiden sich  Diskrepanz zwischen verfügbaren Daten und angeforderten Informationen  Trennung von RAW und Business Vault  Warum Data Vault?  Erweiterbarkeit  Nachvollziehbarkeit
    6. 6. Data Vault  RAW  Core Business Concept, Geschäftsschlüssel  Automation und Generation  Langzeitspeicher  Keine Agilität  Regeln  Anforderungsgetrieben  Speicherung, Nachvollziehbarkeit  Hohe Agilität?  Raus  Höchste Agilität  Probleme mit Data Vault Rohdaten Regel n RAW Business Raus Agilität
    7. 7. Business Vault – Muster  Abgeleitete Attribute  Satelliten  Gleiche Granularität  Abgeleitete Relationen  Same-As-Link  Identity Resolution, DQ  Aggregation (Portfolio, Deckungsbeiträge, …)  Abgeleitete Events (Bewegungssätze aus Bestandssystemen, Zufallssätze / Stichproben)  Abgeleitete Hubs  Identity Resolution  DQ  Bestehende Data Vault Muster!
    8. 8. Business Vault – Muster  Dimensionale Abbildung  Hierarchie  Link + SAL für Vorgänger und Nachfolger  Denormalisierung?  Denormalisierte Strukturen aufbauen?  Unbalancierte Hierarchien  NA-Dummies  Normalisierung zur balancierten Hierarchie?  PIT?  Bridge?  Zeitlinien? Source: Michael Müller, MID
    9. 9. Raus aus dem Vault  Data Virtualisierung + SuperNova Modeling  Data Virtualisierung ersetzt physische Datenhaushalte nach dem Vault  SuperNova ist eine Modellierungstechnik speziell für Data Vault gedacht  Modellgetriebener Ansatz  Virtualisierte Daten basierend auf VIEWs
    10. 10. Data Virtualization Rohdaten Regel n RAW Business Data Virtualization Server Rohdaten Regel n RAW Business DM Cube File
    11. 11. Data Virtualization  Modellgetrieben  Keine Datenbewirtschaftung  Modell-Definition anhand von SQL  SQL-Engine  View Definitionen  Bekannte Optimierung  Caching  Materialized Views  Ergebnis Caching  Hersteller  Denodo, Cisco, SAS, JBOSS Data Virtualization Server Relationales Modell Quelltabellen Views Cach e Parser Engine Optimiz e DV
    12. 12. Super Nova Überblick  Supernova  Alle Versionen von Hub und Link (Eliminierung von Satelliten)  Extended Supernova  Views mit Regeln  Delivery  Star Schema View  Denormalisierung  Anforderungsgetriebe n Source: Rick van der Lans sponsored by Cisco Centennium: http://www.cisco.com/c/dam/en_us/services/enterprise-it-services/data-virtualization/documents/whitepaper-cisco-datavaul.pdf
    13. 13. Supernova –Views Source: Rick van der Lans sponsored by Cisco Centennium: http://www.cisco.com/c/dam/en_us/services/enterprise-it-services/data-virtualization/documents/whitepaper-cisco-datavaul.pdf
    14. 14. Supernova – Views Source: Rick van der Lans sponsored by Cisco Centennium: http://www.cisco.com/c/dam/en_us/services/enterprise-it-services/data-virtualization/documents/whitepaper-cisco-datavaul.pdf
    15. 15. Supernova – Views Source: Rick van der Lans sponsored by Cisco Centennium: http://www.cisco.com/c/dam/en_us/services/enterprise-it-services/data-virtualization/documents/whitepaper-cisco-datavaul.pdf
    16. 16. Supernova – Views Source: Rick van der Lans sponsored by Cisco Centennium: http://www.cisco.com/c/dam/en_us/services/enterprise-it-services/data-virtualization/documents/whitepaper-cisco-datavaul.pdf
    17. 17. Supernova – Views Source: Rick van der Lans sponsored by Cisco Centennium: http://www.cisco.com/c/dam/en_us/services/enterprise-it-services/data-virtualization/documents/whitepaper-cisco-datavaul.pdf
    18. 18. Data Vault vs. Supernova Source: Rick van der Lans sponsored by Cisco Centennium: http://www.cisco.com/c/dam/en_us/services/enterprise-it-services/data-virtualization/documents/whitepaper-cisco-datavaul.pdf
    19. 19. Supernova + Datenvirtualisierung  Modellierung mittels SQL-Views  Bestehendes Know-How  Transiente Datenhaltung  Versionierung / Transparenz über Metadaten  Lineage  Autorisierung  Abhängig vom Hersteller der Virtualisierungssoftware  Supernova Generierbar  Höhere Agilität als bei der Verwendung von herkömmlichen Bewirtschaftungsprozessen  Virtualisierung ermöglicht auch Zugriff auf Legacy- Systeme  ? Vorteile Nachteile
    20. 20. Linksammlung  Automation  Roelant Vos http://roelantvos.com  Quipu http://www.datawarehousemanagement.org/  Wherescape http://wherescape.com  BI-Ready  http://attunity.com  Data Virtualization & Logical Data Warehouse  Mark Beyer http://blogs.gartner.com/merv-adrian/2011/11/03/mark-beyer-father-of-the-logical-data- warehouse-guest-post/  Rick van der Lans http://www.r20.nl/whitepapers.htm  Data Virtuality http://datavirtuality.com/products/logical-data-warehouse/  Cisco http://www.cisco.com/c/en/us/services/enterprise-it-services/data-virtualization.html  Denodo http://www.denodo.com/en  SAS Federation http://www.sas.com/en_us/software/data-management/data-federation.html  Red Hat https://www.redhat.com/en/technologies/jboss-middleware/data-virtualization
    21. 21. Danke 16x9 4x3

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