Data is meerdan ooit gedistribueerd
Cloud DataBig DataTraditional Data IoE/Edge Data
6.
Een datawarehouse isniet meer voldoende
Transform
Load EDW platform
Data
Transformation
Staging
Platform
Extract
Transform
Traditional DataBig Data
Cloud Data IoE/Edge Data
7.
Data & Analyticsuitdagingen
1. Maak alle data flexibel door ontkoppeling van techniek en
functie, opslag en gebruik
2. Data functioneel, eenduidig en integraal beschikbaar
maken op de rotonde
3. Data beschikbaar maken in een logisch datamodel
4. Data op de rotonde in elke vorm, zeer snel en
eenvoudig, beschikbaar maken voor (diepe) analyse
5. Analyseresultaten terugvoeren naar datarotonde, bron
en proces (feedback loop)
6. Stop met data kopiëren, start met interpreteren
7. Centraal Datamanagement, Beveiliging en Governance
8.
Data Virtualisatie alskern van de Rotonde
Business IntelligenceAnalytics Self-Service ESBs and Apps
Abstractie Caching DirectoryFederatie Security GovernanceTransformeren
Virtuele Integratie Data Laag: data is logisch geïntegreerd, niet fysiek
Cloud DataBig DataInterne Data IoE Data
• Datawarehouses
• Enterprise
applicaties
• Mainframe
• Enterprise service
bus
• Analytische
resultaten
• Data Lakes
• Hadoop
• Social media
• Open data
• Elke data uit de
cloud
• Sensor data
• Machine data
• Smart City data
• ….
9.
The view ordata service needs
to look like this…
2
And the data comes from these
sources, in these formats…
3
I need to build BI/Analytics
application that looks like this…1
Hoe werkt Data Virtualisatie?
10.
Cisco Information Server
Studio
DesignSteps
1. Introspect available data
2. Discover hidden relationships
3. Model individual view/service
4. Validate view/service
5. Modify as required
Benefits
• Automates difficult work
• Improves time to solution
• Increases object reuse
Discovery
Hoe werkt Data Virtualisatie?
11.
Cisco Information
Server
Production Steps
1.Application invokes request
2. Optimized query (single statement)
executes
3. Deliver data in proper form
Benefits
• Up-to-the-minute data
• Optimized performance
• Less replication required
Optimizer
Hoe werkt Data Virtualisatie?
12.
Data Virtualisatie &Logisch Datawarehouse
Physical
Physical
Virtual
Virtual
Virtual
Data
delivery
Data sources
Introspection
Enterprise
data model
User data
model
Data Virtualisatie &Logisch Datawarehouse
Physical
Physical
Virtual
Virtual
Virtual
Data
delivery
Data sources
Introspection
Enterprise
data model
User data
model
Open Line &Centennium:
Cisco Data Virtualization in the Cloud
24.
Private Cloud voorData & Analytics
• Beveiligd ontvangen van data in de datakluis uit diverse
interne en externe databronnen in opdracht van de
klant;
• Verwerken en koppelen van de data aan het logische
datamodel middels data virtualisatie;
• Analyseren van de data op basis van het logische
datamodel met visualisatie-tooling en analytics;
• Een afgeschermde omgeving op de lokale computer van
de eindgebruikers, separaat beveiligd waarmee toegang
wordt verkregen tot de cloudomgeving.
25.
OPEN LINE –CENTENNIUM BOOTH
DATA & ANALYTICS AS A SERVICE
CISCO EXPERT MEETING
27 SEPTEMBER, CISCO AMSTERDAM
MET RICK VAN DER LANS
WWW.CENTENNIUM.NL
CISCO EXPERT MEETING
18 OKTOBER, GELREDOME
MET RICK VAN DER LANS
WWW.OPENLINE.NL
Kom naar stand 43 voor een uitgebreide
demo van Cisco City!
26.
www.centennium.nl
Erik Fransen e.fransen@centennium.nl06 15944476
Antoine Stelma a.stelma@centennium.nl 06 28768226
26
Centennium
Regulusweg 5
2516 AC Den Haag
Telefoon 088 63 63 200
Fax 070 31 20 371
URL www.centennium.nl
www.centennium-opleidingen.nl
Editor's Notes
#6 As you are fully aware, these integrations are getting harder, not easier to pull off. Data is increasingly distributed, both inside and outside the organization, and it's becoming more diverse. Structured data remains, but now less structured data is becoming more important. Data sources moving from static to dynamic – and data like this shouldn’t reside in a data warehouse.
#7 For these high stakes urgent needs the gold standard of data warehouse is what the enterprise often wants, but it's an impractical solution. A traditional ETL is just too time consuming and too costly, and not all data is able to be prepared and loaded into a data warehouse. For some needs, users simply can't wait for you to load data like this into a data warehouse.
#9 Data Delivery – Deliver data to consuming users and applications in an integrated, logical way
Data Access – Connect and expose data from diverse sources
Query Engine – Execute and optimize queries on a single data source or across multiple and disparate data sources
Performance Optimization Algorithms and Techniques – Optimize query performance for large and complex data sets
Caching – Materialize data into a designated storage location
Security – Support multiple forms of security to maximize data protection