Über Tobias Otte
Tobias Otte begeistert sich dafür aus Daten bessere Entscheidungen zu generieren.
Er leitet den Kompetenzbereich Data Science bei der viadee und bringt langjährige Projekterfahrung mit allen Facetten von BI-Projekten mit.Insbesondere engagiert er sich im Bereich Data-Warehouse-Modernisierung mit Themen wie Cloud DWH, Data Vault, Big Data, Data-Warehouse-Automatisierung und agilen Vorgehensweisen im Data-Warehouse-Umfeld.
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Tobias Otte begeistert sich dafür aus Daten bessere Entscheidungen zu generieren.
Er leitet den Kompetenzbereich Data Science bei der viadee und bringt langjährige Projekterfahrung mit allen Facetten von BI-Projekten mit.Insbesondere engagiert er sich im Bereich Data-Warehouse-Modernisierung mit Themen wie Cloud DWH, Data Vault, Big Data, Data-Warehouse-Automatisierung und agilen Vorgehensweisen im Data-Warehouse-Umfeld.
Vorträge und Trainings
Cloud Strategie für Data Warehouses
- Immer höhere Datenvolumen, unterschiedliche Datenformate und technologische Verbesserungen haben zu einer neuen Klasse von DWH-Lösungen in der Cloud geführt, die Unzulänglichkeiten bisheriger Lösungen überwinden. Dies wird vor allem durch die Trennung von Rechenleistung und Datenspeicherung erreicht.
- Data Warehouse und Data Lake wachsen damit auch ohne spezielle „Big Data“ Technologien wieder enger zusammen und ermöglichen einen einheitlichen Zugriff.
- https://www.viadee.de/seminar/cloud-strategie-data-warehouse
Von Null zum Cloud DWH
- Durch die Trennung von Rechenleistung und Datenspeicherung, automatische Skalierung, Flexibilität im Umgang mit unterschiedlichen Datenformaten und weiteren Innovationen kann die neue Klasse von DWH-Lösungen in der Cloud Unzulänglichkeiten bisheriger Systeme überwinden und neue Möglichkeiten eröffnen.
- Am Beispiel von Snowflake lernen Sie innerhalb eines Tages ihr eigenes Cloud DWH aufzubauen und von den Funktionen cloud nativer DWH zu profitieren.
- https://www.viadee.de/seminar/von-null-zum-cloud-dwh
Grundlagen von Data Warehousing und Business Intelligence
- Entscheider:innen und Analyst:innen benötigen einen verlässlichen Zugang zu qualitätsgesicherten Daten, die von Data Engineers bereitgestellt werden. Fast jedes große Unternehmen betreibt daher ein Data Warehouse zur Informationsversorgung und Entscheidungsunterstützung. Doch die Anforderungen an eine DWH-/BI-Umgebung steigen stetig: mehr Daten, unterschiedliche Arten von Daten, Data-Governance-Regularien, mehr Anwender:innen mit hohen technischen Erwartungen, Anbindung von Big Data und Data Mining, Self Service BI und vieles mehr.
- https://www.viadee.de/seminar/grundlagen-von-data-warehousing