Business Intelligence auf Basis eines Data Lake

Das Data-Lake-Konzept hat sich über die letzten Jahre stetig weiterentwickelt. Aber wie stellt man sicher, dass die Analyse von Daten, die in einem Data Lake gespeichert sind, für jeden Nutzer effizient möglich ist?

In diesem Vortrag möchte ich die Erfahrungen darüber teilen, wie BI auf Basis eines Data Lake (Amazon S3 mit Presto als Query Engine) aufgebaut werden kann. Sehr wertvoll sind dabei die Erfahrungen zu neuen Prozessen und Verantwortlichkeiten, die für Data-Analysten entstehen. So ist z.B. der Aufbau von Business-Logik mithilfe von Datenpipelines direkt durch Analysten (und nicht mehr allein durch Data Engineers) ein unverzichtbarer Schritt für die Agilität des Unternehmens.

Vorkenntnisse
Erfahrung im Reporting, Business Intelligence

Lernziele
Herausforderungen und Vorteile der Umstellung auf Data Lake teilen

// Krystyna Kurinna

verantwortet das Data Access Services & Solutions Team bei der Scout24 AG. Sie verfügt über langjährige Erfahrungen als BI-Plattform-Verantwortliche. Die Vision Ihres Teams ist, die besten Lösungen für eine nachhaltige und skalierbare Datenanalyse für BI-Nutzer zur Verfügung zu stellen.