Die Cloud bietet umfassende Vorteile für BI und Advanced Analytics
Die Cloud gewinnt immer mehr an Bedeutung. Nicht nur als Möglichkeit für den generellen Aufbau von IT-Architekturen und Business-Modellen, sondern auch ganz konkret bei der Umsetzung von BI- und Advanced-Analytics-Projekten. Denn die Cloud bietet viele unschlagbare Vorteile. Diese liegen zum einen im Bereich der Kostenersparnis und Kostenkontrolle: Bezahlt wird nur, was tatsächlich an Leistung verbraucht wird, die Abrechnung erfolgt nach dem “Pay as you go”-Prinzip, es fallen keine Vorabkosten an und Investitionsausgaben für längerfristige Anlagegüter (CapEx) werden reduziert.
Zum anderen – und dies ist auch besonders für die Abbildung von Advanced-Analytics-Szenarien interessant – erlauben Cloud-Architekturen eine bedarfsgerechte Skalierung und damit die schnelle Bereitstellung passgenauer Infrastrukturen. Dank tiefer Integration in DevOps-Prozesse lassen sich zudem Entwicklungszyklen verkürzen, darüber hinaus können robuste Architekturen mit zum Beispiel Redundanzen in mehreren Regionen und Rechenzentren auf einfache Art und Weise sowie mit äußerst überschaubarem Administrationsaufwand realisiert werden. Zunehmend mehr Unternehmen erkennen diese Vorteile und sehen, was mit Cloud-Architekturen gerade auch für BI- und Analytics-Vorhaben möglich ist.
Die Stimmung ist positiv, birgt jedoch auch Herausforderungen
Wir bei QUNIS erleben es täglich in unseren Projekten. So gut wie all unsere Kunden haben sich bereits mit dem Thema Cloud beschäftigt – und sei es nur gedanklich. Sie sind offener denn je für den Einsatz der neuen Technologien und Use Cases, bei denen Big Data oder Streaming Data in die Analysen miteinbezogen werden, sind in der Zwischenzeit zur Realität geworden. Hinzu kommt, dass BI- und Analytics-Projekte oftmals aufgrund ihrer Spezifika als „Leuchtturm“-Initiativen gelten. Und nicht selten handelt es sich dabei auch um das erste Projekt im Unternehmen, das ganz bewusst in der Cloud umgesetzt werden soll.
Eine Herausforderung, die sich daraus ergibt und die wir aktuell beobachten: Fragen zum Cloud-Konzept und damit zu Aspekten wie Networking, Monitoring, Deployment, Governance und Compliance, aber auch zur Technologie selbst, werden in BI- und Analytics-Projekten oft zum allerersten Mal gestellt und müssen erst grundlegend geklärt werden. Ein großer Teil der Projektaufwände entfällt also auf Themen, die nicht Kern des eigentlichen Projektes sind. Und Aspekte wie Cloud-Einarbeitung, -Know-how-Transfer und -Konzept-Erstellung wirken sich bemerkbar auf Timeline, Budget und Qualität des eigentlichen Projektes aus, da sich „Nebenkriegsschauplätze“ ausbilden, die nicht originär mit den fachlichen Anforderungen in Zusammenhang stehen.
Wir versorgen Projekt-Teams mit notwendigem Cloud-Know-how
Die Erkenntnis, dass das notwendige Cloud-Basis-Know-how in Unternehmen oft nicht ausreichend vorhanden ist, aber für die zielgerichtete Umsetzung von BI- und Analytics-Projekten immer essenzieller und dringender notwendig wird, hat uns dazu bewogen, ein entsprechend fokussiertes Schulungsprogramm zu entwickeln:
Mit der dreitägigen und aus sechs Modulen bestehenden Schulung „Modern Data Management & Analytics on Microsoft Azure“ wollen wir Unternehmen, die eine Lösung in der Cloud planen, dabei unterstützen, sich das geforderte Cloud-Know-how bereits vor Projektbeginn anzueignen. Zugleich regen wir im Rahmen der Schulung dazu an, sich Gedanken über den Cloud-Reifegrad des eigenen Unternehmens zu machen. So möchten wir unsere Teilnehmer dazu befähigen, die notwendigen Themen zu identifizieren und intern zu adressieren.
Denn eine moderne, ganzheitliche BI-Lösung in der Cloud besteht aus deutlich mehr Komponenten als ein klassisches Data Warehouse (DWH) On-Premise. Die Auswahl der richtigen Komponenten und der Aufbau einer ganzheitlichen Architektur stellen dabei eine besondere Herausforderung dar. In unserer Schulung stellen wir dafür Azure-Komponenten aus verschiedenen Bereichen vor, vergleichen ähnliche Angebote miteinander und ordnen die einzelnen Komponenten den diversen Bereichen einer BI-Lösung zu.
Facettenreiche Schulungsinhalte geben fundierten Überblick zu Azure
Im Rahmen der Schulung gehen wir auf Komponenten für eine relationale DWH-Architektur in der Cloud genauso ein wie auf die Komponenten für Big-Data- und Streaming-Use-Cases und zeigen auf, wie sie in eine klassische DWH-Architektur integriert werden können, um diese sinnvoll zu ergänzen.
Wir befassen uns einerseits mit Möglichkeiten des „Lift & Shift“, bei denen bestehende Applikationen und Pipelines direkt in die Cloud übertragen werden können. Andererseits diskutieren wir auch Cloud-optimierte, also „Cloud-Optimized“-Konzepte, die verstärkt Cloud-native Funktionen wie “Serverless Computing“ und „Platform as a Service“ verwenden. Teilnehmer erhalten eine Übersicht der skalierbaren Cloud-Komponenten zur Umsetzung des Modern DWH in Azure. Die Schwerpunkte liegen auf
- Extraktion und Datenflusssteuerung (Azure Data Factory, Event Hub – Kafka der Cloud)
- Transformation und Compute (Azure Databricks – Apache Spark, Azure Functions – Serverless Computing, “Code First”, Azure Logic Apps – Serveless Computing, “Design First”, Azure SSIS integration runtime)
- Speicherung und Storage (Blob und File-Storage, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics)
- Analyse und Bereitstellung der Daten (Polybase – „Logical Data Warehouse“) und Azure Analysis Services (Power BI).
Reine Data-Science-Anforderungen und -Projekte lassen sich zudem in jeder Größenordnung sehr gut und auch vollständig in der Cloud abbilden. Gerade die einfache und bedarfsgenaue Skalierbarkeit von Rechnerressourcen ist dabei ein immenser Vorteil gegenüber einer On-Premise-Lösung. In unserer Schulung stellen wir die verschiedenen Möglichkeiten zur Durchführung von Advanced-Analytics-Use-Cases vor.
- So erlaubt die umfassende grafische Analytics-Umgebung „Azure Machine Learning Studio“, komplexeste Algorithmen vollständig ohne eigene Programmierung zur Anwendung zu bringen. Die gute Integration der mächtigen und skalierbaren Databricks-Umgebung ermöglicht es, analytische Modelle auf Big Data mit Apache Spark anzuwenden. Deshalb wird das System oft als Schweizer Taschenmesser der Big-Data-Datenverarbeitung bezeichnet.
- Bei Apache Spark handelt es sich um ein einheitliches In-Memory-Big-Data-System, das bestens für die performante und parallele Verarbeitung von enormen Datenmengen geeignet ist. Apache Spark verarbeitet die Daten im Arbeitsspeicher und versucht das Schreiben auf eine Festplatte zu vermeiden. Databricks basiert auf den in Apache Spark verfügbaren Funktionen und übernimmt die komplette Verwaltung des Spark-Clusters.
- Daneben lernen Sie die „Cognitive Services“ kennen mit fertig trainierten Anwendungen von Bild- über Sprach- oder Formularerkennung, die als Komponente in Ihre Use-Cases integriert werden können. Und wir stellen Ihnen die vorkonfigurierte „Data Science Virtual Machine“ bereit als Allzweckwerkzeug für eine kurzfristig verfügbare Entwicklungsumgebung.
Auch für die Operationalisierung von Use-Cases bietet Ihnen die Cloud vielfältige Möglichkeiten, um mit bereits geringem Konfigurationsaufwand zum produktiven Setup zu gelangen ¬– egal, ob Sie trainierte Modelle als Pipeline im Azure Machine Learning Studio anwenden und per API bereitstellen oder eigene containerbasierte Anwendungen im Kubernetes Cluster orchestrieren.
Kompaktes Wissen und Use Cases aus der Praxis
Mit dem QUNIS-Schulungsangebot „Modern Data Management & Analytics on Microsoft Azure“ ist es unser Ziel, unsere Teilnehmer bestmöglich auf die ersten Schritte mit der Cloud-Technologie Microsoft Azure im eigenen Unternehmen vorzubereiten. Wir veranschaulichen alle Themen durch Use Cases aus der Praxis und vermitteln in Live-Demos einen tieferen Einblick in die verschiedenen Technologien.
Nach der Schulung sind Sie ausgestattet mit einer breiten Wissensgrundlage und fähig, fundierte Cloud-Entscheidungen für Ihr Projekt treffen.
Mein Tipp: Hier finden Sie eine detaillierte Beschreibung der Schulung und aktuelle Termine. Sollten Sie eine individuelle Schulung für Ihr Unternehmen wünschen, sprechen Sie uns einfach an, wir beraten Sie gerne und unterbreiten Ihnen ein entsprechend auf Ihre Bedarfe zugeschnittenes Angebot. KONTAKT