Bei vielen Unternehmen fallen extrem viele Daten an, die mit geeigneten Auswertungen gewinnbringend analysiert werden können. Doch häufig werden solche Auswertungen mühsam manuell erstellt, sodass Aufwand und Ertrag kaum übereinstimmen. Der Markt für die moderne Datenanalyse hat sich in den letzten Jahren entwickelt. Die Tools zur Datenauswertung sind einfacher, effizienter und skalierbarer geworden. Zudem können die Daten interaktiv und in Echtzeit ausgewertet und präsentiert werden. Referent Matthias Gessenay zeigte in seinem Referat, wie mit mit Hilfe einfacher Tools wie PowerBI, PoverView, PowerPivot und SharePoint Daten analysiert und ästhetisch ansprechend dargestellt werden können. • Welche Daten Sie nutzen können • Nutzen von Big Data • Was leistet Microsoft Excel? • Was bedeutet am meisten Aufwand? • Wie Sie Daten am besten konsolidieren • Natural Language Query • So einfach ist PowerBi • Was SharePoint in diesem Zusammenhang bietet In einer Demo zeigte Matthias Gessenay zudem praktische Anwendungen mit Natural Language Query und PowerBI. Gerne stellen wir Ihnen die Slides des Referats zur Verfügung.

1. Digicomp 1
Kursleitung:
Die Microsoft BI Plattform in der Cloud
Matthias Gessenay, 20. Januar 2016 / Matthias.gessenay@corporatesoftware.ch

2. 2Digicomp
Copyrights
 Folien z.T. entnommen aus dem Azure Readiness Slidedeck von Microsoft (https://github.com/Azure-
Readiness/CloudDataCamp/blob/master/Presentation/HDInsight/Hadoop%20in%20Azure.pptx)
 Folien z.T. entnommen aus der MS Ignite Session PowerBI Overview
(http://www.google.ch/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=8&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwiH3pygp7XKA
hVBVRoKHQ9KCJwQFghcMAc&url=http%3A%2F%2Fvideo.ch9.ms%2Fsessions%2Fignite%2F2015%2Fdecks%2FBRK25
56_Doyle.pptx&usg=AFQjCNHOr7Kb8pJEFnLKHvAMUho0AOBhjA)

3. Digicomp 3
Einführung in Apache Hadoop

4. 4Digicomp
Apache Hadoop




5. 6Digicomp
Data volume
Hadoop speichert Dateien in einem verteilten Dateisystem
 Verteilt über viele Server
 Dateien können über viele Knoten verteilt werden
Hadoop kann sehr grosse Datenmengen speichern
 Skalierbar von einigen zu vielen tausend Knoten
 Dateien können grösser sein als die Kapazität eines einzelnen Knotens

6. 7Digicomp
Data variety
 Hadoop speichert Dateien in einem nicht-relationalen Format

7. CalibriDigicomp
Hadoop vs. SQL
Relational
Database
SCALE (storage & processing)
Hadoop
Platform
schema
speed
governance
best fit use
processing
Required on write Required on read
Reads are fast Writes are fast
Standards and structured Loosely structured
Limited, no data processing Processing coupled with data
data typesStructured Multi and unstructured
Interactive OLAP Analytics
Complex ACID Transactions
Operational Data Store
Data Discovery
Processing unstructured data
Massive Storage/Processing

8. CalibriDigicomp
YARN: Next Generation Hadoop (Azure DataLake ist auf Yarn gebaut)
Single Use System
Batch Apps
Multi Use Data Platform
Batch, Interactive, Online, Streaming, …
1st Gen
of Hadoop
HDFS
(redundant, reliable storage)
MapReduce
(cluster resource management
& data processing)
Redundant, Reliable Storage
(HDFS)
Efficient Cluster Resource
Management & Shared Services
(YARN)
Flexible Data
Processing
Hive, Pig, others…
Batch
MapReduce
Batch & Interactive
Tez
Online Data
Processing
HBase, Accumulo
Stream
Processing
Storm
others
…
2nd Gen of Hadoop
Classic
Hadoop
Apps

9. CalibriDigicomp
http://hortonworks.com/blog/introducing-apache-hadoop-yarn/
Hadoop 2.0: Yarn

10. 11Digicomp
Datenknoten
 Verteilt
 Lokaler Speicher
 Fehlertolerant (3 Kopien per Block)
 Splittet Dateien in Blöcke
Namensknoten
 Speichert keine Daten
 Weiss aber, wo welche Blöcke liegen
HDFS: Hadoop Storage

11. CalibriDigicomp
Hadoop MapReduce
………
Do work() Do work() Do work()

12. Digicomp 13
Apache Hadoop in Azure

13. 14Digicomp
HDInsight: What’s Different?
 Nicht so viel …
 HDP on Windows
 HDP on Linux
 Compute und Storage sind verteilt
 Azure Blob Storage

14. CalibriDigicomp
HDInsight Storage Infrastructure
HDInsight Compute Nodes
(Large VMs)
Azure Blob Storage
Azure Flat Network Storage
Stream data
to compute
Push data
back to storage
map sort shuffle reduce
http://dennyglee.com/2013/03/18/why-use-blob-storage-with-hdinsight-on-azure/

15. 16Digicomp
HDInsight Demo

16. 17Digicomp
Microsoft Self Service-BI

17. CalibriDigicomp
Mächtige Self-Service BI mit Excel 2013

18. 19Digicomp
 Suited for self-service data that fits in Excel
 Data driven shaping – design while you drive
 Ideal for sampling data
 Partition data in Hadoop/Hive based on user
workloads
 No governors to prevent users from pulling «too
much data»
 Does not read compressed or binary files (yet)
Power Query

19. 22Digicomp
Demo - HDInsight

20. 23Digicomp
Azure Data Lake
 Basierend auf Apache YARN
 Praktisch unbegrenzte Datenmengen / Rechenpower
 Zahlung nach Nutzung
 Aktuell noch auf Einladung
 Neue Sprache: U-SQL

21. CalibriDigicomp
Demo

22. 25Digicomp
PowerBI
 Cloud Dashboards
 On Premise-Technologie verfügbar (DataZen)
 Datenanbindung via PowerBI sehr einfach
 Hybrid möglich

23. CalibriDigicomp
Demo

24. CalibriDigicomp
Fragen?