LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA MIKE FERGUSON LA NUOVA GENERAZIONE DI DATA MANAGEMENT COSTRUIRE UNA DATA RESERVOIR E UNA DATA REFINERY AZIENDALE

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1 LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA MIKE FERGUSON LA NUOVA GENERAZIONE DI DATA MANAGEMENT COSTRUIRE UNA DATA RESERVOIR E UNA DATA REFINERY AZIENDALE ROMA MAGGIO 2015 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231 info@technologytransfer.it

2 LA NUOVA GENERAZIONE DI DATA MANAGEMENT DESCRIZIONE Molte aziende oggi devono trattare con molti silos di informazione come sistemi Cloud e sistemi in-premise, diversi Data Warehouses, Data Marts, sistemi RDM (Reference Data Management), sistemi MDM (Master Data Management), sistemi ECM (Enterprise Content Management), piattaforme NoSQL per Big Data come Hadoop o altri databases NoSQL. In aggiunta le sorgenti dati stanno aumentando vertiginosamente, in particolare quelle esterne all azienda. Avendo questa situazione, non sorprende che molte aziende stiano smettendo di gestire queste informazioni in silos con tools differenti usati per preparare e gestire i dati attraverso questi sistemi con vari gradi di governance. In aggiunta oggi non è solo l IT che gestisce i dati. Gli utenti del business cominciano ad avere i propri dati. A questo punto la domanda è: ma è questo il solo modo per gestire i dati? Esiste un altro livello che possiamo raggiungere che ci permetta di gestire e governare molto più facilmente i dati in questo panorama sempre più complesso? Questo seminario esamina in dettaglio i vari problemi di business causati dalla cattiva gestione dell informazione, includendo identificatori inconsistenti, nomi di dati e politiche, cattiva qualità dei dati, cattiva protezione dell informazione, approcci frammentari all integrazione dati. Saranno esaminati i reference data, master data, transaction data, metriche, Big Data e contenuti non strutturati (documenti, ecc). Spiega quali requisiti devono essere soddisfatti affinché un azienda sia in grado di definire, governare, gestire e condividere un informazione sicura e di qualità fra applicazioni operative, applicazioni analitiche e processi. Esplora nuovi approcci che permettono di tenere sotto controllo i Vostri dati coinvolgendo gli architetti dei dati, gli utenti del business e gli sviluppatori IT. Questo comporta la creazione e l organizzazione dei dati in Reservoirs e introduce Data Refineries in un approccio aziendale alla gestione dei dati. In particolare i partecipanti impareranno: Come definire una strategia per EIM e come implementarla all interno dell organizzazione Come organizzare i dati in una Reservoir L importanza di un catalogo dell informazione, della standardizzazione dei dati e dei glossari di business Un modello operativo per una efficace governance dell informazione Una strategia di implementazione di EIM per tenere i propri dati sotto controllo Come applicare questa metodologia per Master Data, Reference Data, Big Data, Data Warehouse e dati non strutturati, sia che si trovino sul Cloud che sui sistemi on-premise ParteciPanti Data Architects Chief Data Officers Professionisti di Master Data Management Professionisti di Content Management Database Administrators Professionisti di Big Data Sviluppatori di Data Integration Compliance Managers che sono responsabili di EIM Si assume che i partecipanti abbiano una conoscenza dei principi base di Data Management così come una buona conoscenza dei concetti di migrazione dati, data replication, metadati, data warehousing, data modelling, data cleansing ecc.

3 PROGRAMMA 1. Strategia e Pianificazione Questa sessione introduce EIM (Enterprise Information Management) e spiega le ragioni del perché le aziende ne hanno bisogno. Guarda a cosa ci dovrebbe essere nella Vostra strategia di EIM, il modello operativo necessario per implementare EIM, i tipi di dati che dovete gestire e lo scopo dell implementazione di EIM. Guarda inoltre alle politiche e ai processi necessari per tenere i Vostri dati sotto controllo. I dati distribuiti in continua crescita L approccio a silos per la gestione e la governance dei dati Integrazione dei dati IT Principali requisiti per EIM - Dati strutturati: master, reference e transazioni - Dati semi-strutturati: JSON, XML, - Dati non strutturati: testi, video, audio - Servizi riusabili per gestire i dati Trattare con le nuove sorgenti dati: dati del Cloud, dati dei sensori, dati dei social media, prodotti smart (Internet of Things) Capire lo scopo di EIM - Sistemi OLTP - Data Warehouses - Sistemi di Big Data - Sistemi MDM e RDM - Virtualizzazione dei dati - Messaging, ESBs e process data flows - Enterprise Content Management Costruire un caso di business per EIM Definire una strategia per EIM Un nuovo approccio inclusivo per gestire e governare i dati Introdurre la Data Reservoir e la Data Refinery Principali ruoli e responsabilità Il giusto modello operativo per l organizzazione Tipi di politica per EIM Formalizzare i processi di governance EIM nella Vostra Enterprise Architecture 2. Metodologia e tecnologie Avendo capito la strategia, questa sessione esamina la metodologia per EIM e le tecnologie necessarie a tenere i Vostri dati sotto controllo. Guarda inoltre a come le piattaforme di EIM costituiscono le basi della Vostra Enterprise Architecture per gestire le informazioni attraverso l azienda. Una metodologia pratica per EIM e Data Governance - Definire, identificare, valutare, integrare, fornire, monitorare, proteggere e mettere in sicurezza Il ruolo di Hadoop come una Data Reservoir Il mercato EIM: Actian, Global IDs, IBM InfoSphere, Informatica, Oracle, SAP, SAS, Talend Tools di self-service Data Wrangling Come Paxata, Trifacta, Tamr, ClearStory Data Opzioni di implementazione di EIM - Centralizzata, distribuita o federata - Self-Service BI: la necessità della Data Governance - EIM on premise e sul Cloud - Servizi comuni di dati per Data Management service-oriented 3. implementazione di eim: standardizzazione dei dati e il glossario del business Questa sessione esamina il primo step nella metodologia EIM e cioè la standardizzazione dei dati. Per fare questo bisogna creare nomi e definizioni di dati comuni per costruire uno Shared Business Vocabulary (SBV). SBV dovrebbe essere definito e memorizzato in un glossario di business. Standardizzazione semantica dei dati usando uno SBV SBV verso tassonomia verso ontologia Il ruolo di uno SBV in MDM, RDM, SOA, DW e Data Virtualization Approcci per creare uno SBV Enterprise Data Models e SBV Prodotti di Business glossary - ASG, Collibra, Global IDs, Informatica, IBM InfoSphere, Information Governance Directory, SAP Information Steward Metapedia, SAS Business Data Network Pianificare un glossario di business Organizzare definizioni di dati in un glossario di business Coinvolgimento del business nella creazione di SBV Usare i processi di governance nella standardizzazione dei dati

4 4. il processo di Data refinery Questa sessione esamina il processo di scoprire dove sono i Vostri dati e come raffinarli per tenerli sotto controllo. Implementare dati sistematici disparati e scoprire la relazione dei dati Tools di Data Discovery: Global IDs, IBM InfoSphere Discovery Server, Informatica, Silwood, SAS Mapping automatizzato dei dati Data Quality Profiling Best Practices di metriche di Data Quality Principali approcci all integrazione dei dati: virtualizzazione dei dati, consolidamento dei dati e sincronizzazione dei dati Generare Data Cleansing e servizi di integrazione usando metadati comuni Addomesticare il panorama dei dati distribuiti usando Enterprise Data Cleansing e Integrazione L Enterprise Data Refinery: Hadoop come una staging area per Enterprise Data Cleansing e Integrazione Data Provisioning: fornire informazione consistente ai Data Warehouses, sistemi MDM, DBMSs NoSQL e sistemi transazionali Ottenere un Data provisioning consistente attraverso servizi riusabili di dati Fare un priovisioning consistente di dati raffinati usando la virtualizzazione dei dati e servizi on-demand Un provisioning e una governance intelligenti usando servizi dati basati su regole Data Management consistente fra sistemi Cloud e on-premise Data Entry: implementare l Enterprise Data Quality Firewall - Data Quality nella tastiera - Data Quality nel messaging in entrata e uscita - Integrare Data Quality con Data Warehouse e MDM - Servizi di Data Quality on-demand e event driven Monitorare la Data Quality usando Dashboards Gestire la Data Quality nel Cloud 5. Master Data e reference Data Management Questa sessione introduce il Master Data Management (MDM) e Reference Data Management (RDM). Quali sono i componenti di questi sistemi e quali gli stili di implementazione. Reference Data verso Master Data Cosa è il Master Data Management? Perché MDM è necessario? Componenti di una soluzione MDM Come si colloca MDM all interno di SOA? Opzioni di implementazione di MDM Identificare le entità candidate Capire la creazione e la manutenzione dei Master Data Implementazione dei Master Data - Definire un SBV per le entità Master Data - Gestione della gerarchia - Master Data Modeling - Discovery e Mapping - Data Profiling - Creare un Master Data hub usando Data Cleansing e Integrazione - Implementare la sincronizzazione dei Master Data - Identificare e riprogettare processi di business Master Data Il mercato della soluzione MDM Valutare e mettere insieme prodotti MDM Integrazione di soluzioni MDM con piattaforme EIM Integrare MDM con gli Enterprise Portals Condividere l accesso ai Master Data attraverso Master Data services in una SOA Far leva sulla SOA per la sincronizzazione dei dati Integrare MDM con le applicazioni operative e i workflows del processo Usare Master Data per il tag di contenuto non strutturato 6. andare verso l enterprise MDM: il processo di change Management Questa sessione esamina il lavoro più difficile che è quello del processo di Change Management necessario per ottenere l Enterprise MDM. Valuta quali sono le difficoltà, cosa deve accadere e il processo per fare in modo che questo accada. Cominciare un programma di MDM Change Management Cambiare il sistema di Data Entry Cambiare la logica dell applicazione per usare servizi condivisi di MDM Cambiare le interfacce utente Far leva sulla tecnologia portale per riprogettare l interfaccia utente

5 Far leva su una SOA per accedere ai servizi condivisi MDM Cambiare i lavori ETL per far leva sui Master Data Gestione del cambiamento della gerarchia nei sistemi MDM e BI Andare da un sistema di data entry multiplo a un unico sistema di data entry Andare verso il cambiamento dei processi di business per trarre vantaggio da MDM Pianificare per un Change Management incrementale 7. raffinare i Big Data e i dati per i Data Warehouses Questa sessione guarda a come i processi e la metodologia EIM possono essere applicati per gestire, governare e fornire dati in un ecosistema analitico di Big Data e in un tradizionale Data Warehouse. Come relazionarsi con grandi volumi e grandi varietà di dati? Qual è la differenza fra caricare dati in Hadoop o in Data Warehouse? Cosa sui databases NoSQL? Come dovrebbero essere gestiti i dati low-latency? Tipi di Big Data Connettersi alle sorgenti di Big Data: Web logs, clickstream, sensor data, contenuto non strutturato e semi strutturato Il ruolo dell Information Management in un ambiente analitico esteso Fornire dati consistenti a diverse piattaforme analitiche Best Practices per integrare e governare Big Data multi-strutturati e strutturati Occuparsi di qualità dei dati in un ambiente Big Data Caricare Big Data: cosa c è di diverso fra caricare files Hadoop rispetto a databases NoSQL e relazionali analitici Data Warehouse offload: usare Hadoop come staging area e raffineria dei dati Governare i dati in un ambiente di Data Science Tools di Data Wrangling per Hadoop Fare il mapping fra i dati di valore e il Vostro DW e il vocabolario di business Protezione di Big Data 8. audit e Protezione dell informazione: l aspetto dimenticato di eim Questa sessione definisce questo importante problema dell Audit e della Protezione dell informazione ed esamina quali tecnologie sono disponibili per aiutarvi ad integrare questi aspetti nella Vostra strategia EIM. Cosa sono la sicurezza e l audit dei dati e cosa è coinvolto nella loro gestione? Status check: a che punto siamo oggi sull audit dei dati aziendali, la sicurezza degli accessi e la protezione? Quali sono i requisiti per l audit dei dati aziendali, la sicurezza degli accessi e la protezione? Cosa è necessario considerare quando trattiamo questi aspetti? Cosa sugli utenti privilegiati? Quali tecnologie sono disponibili per affrontare questo problema: IBM Optim e InfoSphere Guardium, Imperva, EMC RSA, Cloudera Gazzang, Hapache Knox Come si integrano con i programmi di Data Governance? Come cominciare per mettere in sicurezza, fare l audit e proteggere i Vostri dati?

6 INFORMAZIONI QUOTA DI PARTECIPAZIONE 1600 (+iva) La quota di partecipazione comprende documentazione, colazioni di lavoro e coffee breaks. LUOGO Roma, Residenza di Ripetta Via di Ripetta, 231 DURATA ED ORARIO 3 giorni: È previsto il servizio di traduzione simultanea MODALITÀ D ISCRIZIONE Il pagamento della quota, IVA inclusa, dovrà essere effettuato tramite bonifico, codice IBAN: IT 03 W Banca: Cariparma Agenzia 1 di Roma intestato alla Technology Transfer S.r.l. e la ricevuta di versamento inviata insieme alla scheda di iscrizione a: TECHNOLOGY TRANSFER S.r.l. Piazza Cavour, ROMA (Tel Fax ) entro il 27 aprile 2015 Vi consigliamo di far precedere la scheda d iscrizione da una prenotazione telefonica. CONDIZIONI GENERALI In caso di rinuncia con preavviso inferiore a 15 giorni verrà addebitato il 50% della quota di partecipazione, in caso di rinuncia con preavviso inferiore ad una settimana verrà addebitata l intera quota. In caso di cancellazione del seminario, per qualsiasi causa, la responsabilità della Technology Transfer si intende limitata al rimborso delle quote di iscrizione già pervenute. SCONTI I partecipanti che si iscriveranno al seminario 30 giorni prima avranno uno sconto del 5%. Se un azienda iscrive allo stesso evento 5 partecipanti, pagherà solo 4 partecipazioni. Gli sconti per lo stesso evento non sono cumulabili fra di loro. TUTELA DATI PERSONALI Ai sensi dell art. 13 della legge n. 196/2003, il partecipante è informato che i suoi dati personali acquisiti tramite la scheda di partecipazione al seminario saranno trattati da Technology Transfer anche con l ausilio di mezzi elettronici, con finalità riguardanti l esecuzione degli obblighi derivati dalla Sua partecipazione al seminario, per finalità statistiche e per l invio di materiale promozionale dell attività di Technology Transfer. Il conferimento dei dati è facoltativo ma necessario per la partecipazione al seminario. Il titolare del trattamento dei dati è Technology Transfer, Piazza Cavour, Roma, nei cui confronti il partecipante può esercitare i diritti di cui all art. 13 della legge n. 196/2003. MIKE FERGUSON La nuova generazione Di Data ManageMent nome... cognome... Roma Maggio 2015 Residenza di Ripetta Via di Ripetta, 231 Quota di iscrizione: 1600 (+iva) In caso di rinuncia o di cancellazione dei seminari valgono le condizioni generali riportate sopra. funzione aziendale... azienda... partita iva... codice fiscale... indirizzo... città... Timbro e firma cap... È previsto il servizio di traduzione simultanea provincia... telefono... fax Da restituire compilato a: Technology Transfer S.r.l. Piazza Cavour, Roma Tel Fax info@technologytransfer.it

7 DOCENTE Mike Ferguson è Managing Director Europeo di Intelligent Business Strategies Limited. Come consulente, è specializzato in sistemi database, Business Intelligence, Enterprise Application Integration, Corporate ed e-business Portals, soluzioni intelligenti di CRM e di Supply Chain. Ha più di 30 anni di esperienza nell IT, ha operato consulenze per importanti aziende ed è stato frequentemente speaker in molti eventi e seminari in tutto il mondo. È stato Principal e co-fondatore della Codd & Date UK e Chief Architect alla NCR sul DBMS Teradata.