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Low Entry BI – Azure und Power BI ermöglichen agiles BI

Gianluca Raguse
Michael Brylka

Gianluca Raguse | Deutsche Welthungerhilfe e. V.

Michael Brylka | IT-Berater | viadee Unternehmensberatung AG

Bei der Welthungerhilfe besteht seit einiger Zeit der Wunsch, aus den vorhanden Daten Transparenz und sinnvolle Informationen für eine verbesserte Unterstützung von Entscheidungen zu generieren. Die Herausforderungen beim Aufbau einer Data Warehousing Lösung waren zahlreich: Datenqualität aufgrund der besonderen Projektsituation, fehlende IT Infrastruktur, fehlendes Datenanalyse Know How, geringes Budget, Unsicherheit bzgl. Akzeptanz etc. Wie also kann ein Einstieg aussehen? Welthungerhilfe und viadee haben sich zusammen getan und ein agiles Vorgehen mit Unterstützung von Cloud Services gewählt. Diese Cloud Services versprechen einen leichten und kosteneffizienten Zugang zu Business Intelligence. Eine Cloud-basierte Architektur kann mit zunehmenden Anforderungen wachsen. Und datenaffine Teams können relativ unabhängig und ohne finanzielles Risiko „einfach mal“ loslegen. In unserem Vortrag zeigen wir, wie ein kleines Team bei der Welthungerhilfe mit einem Report gestartet ist und Schritt für Schritt eine BI-Infrastruktur auf Basis von Azure Cloud Services und PowerBI geschaffen hat, um wachsende Bedarfe zu wecken und abzudecken.


Gianluca Raguse arbeitet im Programmbereich der Welthungerhilfe, wo die Fäden der weltweit durchgeführten Projekte zusammenlaufen. Gemeinsam mit dem Digital Transformation Office beleuchtet er mit „Making Sense of Data“ einerseits die bereits bestehende Datenbasis und wie man möglichst schnell und ohne großen Aufwand Nutzen daraus ziehen kann. Gleichzeitig wird ein automatisiertes Data Management System angestrebt, das den kulturellen Wandel in Richtung datengetriebener Entscheidungsfindung ermöglichen soll.

Michael Brylka ist viadee-Berater im Bereich Data Science/Business Intelligence. Seine Schwerpunkte sind Data Warehousing, ETL, Reporting mit PowerBI und seine Interessen liegen im Bereich BPM, Process Mining.

 

März 22 @ 16:05
16:05 — 16:50 (45′)

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