LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA MIKE FERGUSON BIG DATA MULTI-PLATFORM ROMA GIUGNO 2014 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231

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1 LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA MIKE FERGUSON BIG DATA MULTI-PLATFORM ANALYTICS ROMA GIUGNO 2014 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231

2 BIG DATA MULTI-PLATFORM ANALYTICS DESCRIZIONE Questo workshop si propone di spiegare ai Professionisti di Business Intelligence e di Data Warehousing e ai Data Scientist cosa sono i Big Data. Cosa è questo nuovo fenomeno? Come può essere usato? Come si colloca all interno dell ambiente analitico tradizionale? Di quali skills avete bisogno per sviluppare Big Data? Il workshop risponderà a queste e molte altre domande. In particolare i partecipanti impareranno: Come capire cosa sono i Big Data Come comprendere Big Data Analytics workloads Le differenti Piattaforme tecnologiche per Big Data Tecniche analitiche di Big Data e tools di front-end Come analizzare dati non modellati e multi-strutturati usando Hadoop e MapReduce Come integrare Big Data con i sistemi tradizionali di BI e DW Come capire i casi d uso di business per differenti tecnologie di Big Data Come far partire e organizzare progetti su Big Data Come usare Big Data per ottenere un valore di business ParteciPanti Direttori IT, CIO, IT Managers, Business Intelligence Managers, Professionisti di Data Warehousing, Data Scientists, Enterprise Architects, Data Architects.

3 PROGRAMMA 1. introduzione ai Big Data Questa sessione definisce i Big Data e analizza le ragioni per voler fare uso di questo nuovo settore della tecnologia. Esamina i casi d uso per i Big Data e spiega qual è la differenza tra i tradizionali BI e Data Warehousing e i Big Data. Cosa sono i Big Data? Tipi di Big Data Perché analizzare i Big Data? Casi di utilizzo Cosa è la Data Science? Data Warehousing e BI rispetto ai Big Data Patterns per tecnologie di Big Data 2. introduzione a Big Data analytics In questa sessione viene analizzata la Big Data Analytics, gli strumenti e le tecniche coinvolti e la possibile integrazione di questo nuovo ambiente con l ambiente esistente di Data Warehouse e Business Intelligence. Spiega anche come sfruttare al massimo gli strumenti esistenti di Data Management e di BI attraverso Piattaforme di DW e Big Data. Il tradizionale DW e BI in azienda La necessità di analizzare nuove più complesse sorgenti dati Tipi di Big Data analytical workloads Streaming dei dati ad alta velocità Analisi dei dati strutturati Multi-analisi dei dati strutturati Sfide per la gestione e l analisi dei Big Data I componenti chiave in un ambiente Big Data Analytics 3. Piattaforme di Big Data e opzioni di memorizzazione Questa sessione esamina le opzioni di archiviazione dei dati per Big Data Analytics. Il nuovo ecosistema analitico Multi-Piattaforma Database analitico vs. Hadoop Map/Reduce e NoSQL Databases analitici e appliances Un introduzione a Hadoop e a Hadoop Stack Che cosa è Hive? Che cosa sono i Graph Databases Cassandra come una Piattaforma di Big Data Il mercato dei Big Data - Data Warehouse appliances - Hadoop distributions - Cloudera, HortonWorks, DataStax, MapR, IBM BigInsights, Microsoft HD Insight, PivotalHD - Big Data Appliances Oracle Big Data Appliance, IBM PureData System for Hadoop, HP, Teradata - Databases NoSQL ad esempio Neo4J, Yarcdata. MongoDB - In-memory data - Analytical Appliances Analitica Multi-Piattaforma Il ruolo della virtualizzazione dei dati in un ambiente Big Data Ottimizzazione della Multi-Piattaforma - La nuova tendenza nel Big Data Analytics 4. L integrazione dei Big Data in un ambiente analitico Multi-Piattaforma In questa sessione si guarda alla sfida dell integrazione dei Big Data e alle problematiche specifiche che questo solleva. Come Vi comportate con grandi volumi di dati e diverse varietà di dati? Come il caricamento dei dati in Hadoop differisce dal caricamento dei dati in database relazionali analitici? Che cosa sui databases NoSQL? Come dovrebbe essere gestita la bassa latenza dei dati? Tipi di Big Data Connessione alle fonti di Big Data, come ad esempio: i Web logs, clickstream, i dati del sensore, contenuti strutturati e semi-strutturati Cambiare il modo di catturare i dati - Cosa è possibile Avere a che fare con la qualità dei dati in un ambiente di Big Data Tecniche di trasformazione e di integrazione dei Big Data Caricare Big Data - Cosa vi è di diverso nel caricare files in Hadoop piuttosto che in un database NoSQL piuttosto che nei database relazionali analitici? Il ruolo dell Information Management in un ambiente analitico esteso Fornire dati consistenti alle Piattaforme analitiche multiple Best Practices per l integrazione e la governance dei Big Data strutturati e non strutturati

4 5. tools e tecniche per analizzare i Big Data Questa sessione esamina gli strumenti disponibili sia per i Data Scientists che per i tradizionali Professionisti di DW/BI. Esamina come entrambi i tipi di sviluppatori possono sfruttare le Piattaforme Big Data, come i databases Hadoop e NoSQL, utilizzando tecniche di programmazione e strumenti di BI tradizionali e i fornitori stanno rendendo più facile l accesso al mondo NoSQL/Hadoop e ai databases relazionali analitici usando la virtualizzazione. Progetti di Data Science Creare Sandbox per progetti di Data Science Sviluppatori MapReduce rispetto a sviluppatori SQL Tools di sviluppo per MapReduce Che cosa è R? Usare R come un linguaggio analitico per Big Data Cosa è il Complex Event Processing? Gestire lo stream computing in un ambiente di Big Data Iniziative di connessione ai Big Data con SQL, ad esempio: Impala, Hive, Stinger, HawQ, IBM BigSQL Analizzare i Big Data usando strumenti di Self-Service BI, ad esempio: Tableau, Qlikview, Spotfire, SAS Visual Analytics, MicroStrategy, SAP Lumira Tools e applicazioni BI NoSQL per Hadoop, ad esempio: Datameer, Karmasphere, Platfora, IBM Customer Insight Big Data Analytics Abilitatori di performance di query Data visualization e in-memory data in un ambiente Big Data 6. Search & Bi: colmare il divario Questa sessione esaminerà il ruolo crescente del Search in un ambiente analitico, sia come strumento consumer di Self-Service BI, sia come un modo per analizzare dati strutturati e non strutturati. Search è stata incorporata nei tools di BI per un certo periodo di tempo, ma con la nascita dei Big Data, come una piattaforma per l analisi delle informazioni non strutturate, sta assumendo un nuovo e fondamentale ruolo. Search è un meccanismo semplice che è familiare alla maggior parte delle persone e l uso interattivo di BI attraverso Search può avere enormi vantaggi per le aziende. Search può essere usato per la crescita dell uso di BI su un più ampio gruppo di utenti e per estrarre ulteriori informazioni da contenuti non strutturati. Perché Search e BI? La crescente importanza di analizzare contenuti non strutturati L emergere dei Big Data e le sue implicazioni su Search e BI Usare indici di ricerca su contenuti strutturati e non Costruire Dashboard e reports sui motori di ricerca con contenuti indicizzati Utilizzo di Search per analizzare contenuti non strutturati L integrazione di Search con le Piattaforme di BI Usare Search per trovare contenuto di BI e metriche Analisi guidata usando un Search sfaccettato Il mercato: Attivio, Connexica, HP IDOL, IBI WebFocus Magnify, IBM InfoSphere Data Explorer, Solr, Microsoft, Oracle Endeca Quid, Splunk 7. integrare Big Data analytics in azienda Questa sessione analizza il modo in cui le nuove Piattaforme Big Data possono essere integrate con i tradizionali Data Warehouse e Data Mart. Esamina lo Stream Processing, Hadoop, databases NoSQL, Data Warehouse appliances e mostra come metterli insieme per massimizzare il valore del business dei Big Data Analytics. Integrazione di Piattaforme Big Data con i tradizionali ambienti di DW/BI: cosa è coinvolto Integrazione di Streaming Processing con Hadoop e Appliances analitiche di DW Integrazione di Hadoop con Appliances di DW e Enterprise DW Mettere insieme i tools di front-end Analytics Multi-Piattaforma

5 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 10 Giugno 2014 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 DI GRUPPO Se un azienda iscrive allo stesso evento 5 partecipanti, pagherà solo 4 partecipazioni. Chi usufruisce di questa agevolazione non ha diritto ad altri sconti per lo stesso evento. ISCRIZIONI IN ANTICIPO I partecipanti che si iscriveranno al seminario 30 giorni prima avranno uno sconto del 5%. 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 BiG Data MULti-PLatFOrM analytics Roma Giugno 2014 Residenza di Ripetta Via di Ripetta, 231 Quota di iscrizione: 1600 (+iva) nome... cognome... funzione aziendale... azienda... partita iva... codice fiscale... Timbro e firma indirizzo... In caso di rinuncia o di cancellazione dei seminari valgono le condizioni generali riportate sopra. città... cap... provincia... È previsto il servizio di traduzione simultanea telefono... fax Da restituire compilato a: Technology Transfer S.r.l. Piazza Cavour, Roma Tel Fax

6 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.

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