managing the lifecycle in big data environments - … optim classic, - zos, - sap, ibm infosphere...
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© 2013 IBM Corporation
Information Management
Managing the Lifecycle in Big Data Environments
Wolfgang Epting – Senior Technical Sales Professional
IBM Optim Classic, - zOS, - SAP, IBM InfoSphere Discovery
© 2013 IBM Corporation2
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Transactional & Collaborative Applications
Business Analytics Applications
External Information Sources
Information – sicher und zuverlässig …während der gesamten Lieferkette !
Trusted ���� Relevant ���� Governed
Analyze
Integrate
Manage Cubes
Streams
Big Data
Master Data
Content
Data
StreamingInformation
Information Governance
Data Warehouses
ContentAnalytics
Govern
Quality Security & Privacy
Lifecycle Standards
© 2013 IBM Corporation3
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Die Information Governance Community erarbeitet Definitionen, Vorgehensweise und konkrete Arbeitsergebnisse
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
IBM gründet mit ca. 40
weiteren Unternehmen
das „Information Governance Council“
Information Governance
Framework
Information Governance Maturity
Model
Vorschläge für die
Risikoprävention vor dem
Hintergrund der Finanzkrise
Kontinuierliche
Weiterentwicklung von
Best Practices und
Maturity Modell
Information
Governance im
Zeitalter von „Big
Data“
Initial
Wiederholbar
Definiert
Kontrolliert
OptimiertReifegrad –Modell
http://www.infogovcommunity.com
Information Governance ist …
die Orchestrierung von Personen,
Prozessen und Technologien, die
eine Organisation befähigt, Information wie ein Wirtschaftsgut zu nutzen.
Information GovernacneFramework
Kerndisziplinen
Hilfsdisziplinen
Ziele
Treiber
© 2013 IBM Corporation4
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Information Governance
Information Governance
ist die Festlegung von Entscheidungsrechten und Rechenschaftsrahmen für ein wünschenswertes Verhalten in der Bewertung, Erstellung, Speicherung,
Verwendung, Archivierung und Vernichtung von Informationen.
Es umfasst Prozesse, Rollen, Normen und Metriken,
die eine effektive und effiziente Verwendung von Informationen
gewährleistet und es einer Organisation ermoglicht, ihre Ziele zu erreichen
© 2013 IBM Corporation5
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Viele Organisationen haben in den vergangenen Jahren mit der Implementierung von Information Governance - Konzepten begonnen
Trend 1:Ernennung von Information
Governance Verantwortlichen
In Social Networking Tools wie LinkedIn oder XING findet man tausende Personen mit „Information Governance“ oder „Data Governance“ in ihrem Titel. Es gibt einen anhaltenden Trend für eine 100% Zuständigkeit für Information Governance Themen für diese Personen.
Trend 2:Die unternehmerische
Verantwortung für Information Governance wächst
Information Governance wird zunehmend als Stelle wahrgenommen, die Regeln rund um Daten erarbeitet. RiskManagement in Banken, Verkaufsförderung im Handel, und Marketing und Buchhaltung: alle sind beteiligt oder betroffen von Information Governance.
Trend 3:Kontinuierlich verbessert
Messbarkeit der Information Governance
Metriken unterstützen die Fokussierung auf Information Governance Themen: “You only do what you can measure”
© 2013 IBM Corporation6
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Big Data – Neue Datenwelten erschliessen
4.6 Mrd.Mobiltelefoneweltweit
1.3 Mrd. RFID tags in 2005
30 Mrd RFID today
2 Mrd. Internet
Anwender by 2011
Twitter verarbeitettäglich
7 terabytes
Facebook verarbeitettäglich
10 terabytes
World Data Centre for Climate� 220 Terabytes of Web data� 9 Petabytes of additional data
Wachstum des Datenvolumens an
Kapitalmärkten
1.750%, 2003-06
© 2013 IBM Corporation7
Managing the lifecycle in Big Data Environments
• Clickstream Daten• Twitter Feeds• Facebook Postings• Web content• …
Was sind eigentlich „Big Data“?- Der Versuch einer Klassifizierung -
Web and Social Media
• Smart Meter Daten• RFID Informationen• GPS Signale• Sensordaten (z.B. Durchflußmengen,
Druck, Temperaturen)• …
Maschinen Daten
• Gesichtserkennung• Genetische Daten• …
Biometrische Daten
• Telekommunikationsverbindungsdaten• Energieabrechungsdaten• …
„Big Transaction“ Data
• Aufzeichnung von Call-CenterGesprächen
• E-Mails• Schriftliche Dokumente (Arztberichte,
Reklamationsberichte etc.)• …
Menschlich erzeugt
© 2013 IBM Corporation8
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Ein Beispiel ...
© 2013 IBM Corporation9
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Unpräzise und
unzuverlässige Datentypen,
deren Entstehung sich der
Kontrolle entzieht.
VeracityDaten –
Verlässlichkeit
Terabytes bis PetabytesVolumeDatenmengen
Analyse von Datenströmen
für Entscheidungen in
Sekundenbruchteilen
VelocityGeschwindigkeit
Strukturiert, unstrukturiert,
Text, MultimediaVarietyVariabilität
“Big Data”: Vielfältige, schnell wachsende und unkontrollierte Daten
Die derzeitige Herausforderung besteht darin, „Big Data“ sinnvoll in unternehmerischen Entscheidungsprozessen einzusetzen
© 2013 IBM Corporation10
Managing the lifecycle in Big Data Environments
10
Zettabytesof data in
databases
“We have for the first time an economy based on a key resource [Information] that is
not only renewable, but self-generating. Running out of it is not a problem, but
drowning in it is.”
– John Naisbitt
Variety
Volume
Velocity
© 2013 IBM Corporation11
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Big Data macht nicht Alles Neu, sondern ergänzt bekannteKonzepte Traditioneller Ansatz
Strukturiert, analytisch, logisch
Neuer Ansatzkreativ, ganzheitlich, intuitiv
StructuredRepeatable
Linear
Monthly sales reportsProfitability analysis
Customer surveys
Internal App Data
Data
Warehouse
Traditional
Sources
Strukturiert
Wiederholbar
Linear
Transaction Data
ERP data
Mainframe Data
OLTP System Data
UnstructuredExploratory
Iterative
Brand sentiment
Product strategy
Maximum asset utilization
Hadoop
Streams
New
Sources
Unstrukturiert
Erforschend
Iterativ
Web Logs
Social Data
Text Data: emails
Sensor data: images
RFID
Enterprise
Integration
11
© 2013 IBM Corporation12
Managing the lifecycle in Big Data Environments
InfoSphere Delivers Critical Confidence for Big Data Use Cases
Big Data Exploration
Enhanced 360o Viewof the Customer
Operations Analysis Data Warehouse Augmentation
Security/IntelligenceExtension
� Understand confidence� Determine risk
� Establish master record
� Extent to all sources
� Automatic data protection� Mask sensitive
information
� High volume data
integration� Automatic data protection
� High volume data integration� Agile big data archiving and retrieval
© 2013 IBM Corporation13
Managing the lifecycle in Big Data Environments
IIG Is Essential─Ingest, Understand and Govern
Big Data Platform Capabilities
• Information Ingestion
• Real-time Analytics
• Warehouse & Data
Marts
• Analytic Appliances
All Data Sources
Advanced Analytics Applications
CognitiveLearn Dynamically?
PrescriptiveBest Outcomes?
PredictiveWhat Could Happen?
DescriptiveWhat Has Happened?
Exploration and DiscoveryWhat Do You Have?
Streaming Data
Text Data
Applications Data
Time Series
Geo Spatial
Relational
Social Network
Video & Image
Automated Process
Case Management
Analytic Applications
Watson
Cloud Services
ISV Solutions
Alerts
Open Architecture/Multiple Product Entry
Points
Information Ingestion
and Integration
Data Exploration
Archive
Real-timeAnalytics
Information Governance, Security and
Business Continuity
Information Governance, Security and
Business Continuity
Data Exploration
Enterprise Warehouse
Data Marts
© 2013 IBM Corporation14
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Extremes Datenwachstum stellt eine zunehmendeHerausforderung für Unternehmen dar
Steigende Kosten Steigende
AntwortzeitenRisiko und Compliance
Die "keep everything" Strategiehat negativen Einfluss auf Disaster Recovery sowieAubewahrungs- und Offenlegungspflichen
Immer mehr Speicher kannteuer werden, wenn man nichtnur die Investitionen, sondernauch die Betriebskostenbetrachtet
Develop &Test
Discover&Define
Consolidate &RetireOptimize &
Archive
Information Governance Core DisciplinesLifecycle Management
Endbenutzer und Kunden warten auf Informationen, DBA‘s benötigen viel Zeit, um Performance Probleme zu lösen
© 2013 IBM Corporation15
Managing the lifecycle in Big Data Environments
… die einfachste Antwort
Hardware Kapazität
Laufzeitverhalten
Date
nb
an
kG
rösse
� Partitionierung von
Datenbanken
� Komprimierung
� Mehr Speicher und CPU Infrastruktur
Develop &Test
Discover&Define
Consolidate &RetireOptimize, Archive
& Access
Information Governance Core DisciplinesLifecycle Management
© 2013 IBM Corporation16
Managing the lifecycle in Big Data Environments
… die Optim Idee : Proaktive Kontrolle des Datenwachstums
CurrentCurrent
Production
HistoricalHistorical
ArchiveArchive
RetrieveRetrieveRestored DataRestored Data
Universal Access to Application DataUniversal Access to Application Data
Data Archives
Historical DataHistorical Data
Reference DataReference Data
SelektivesZurückspielen
ODBC / JDBC XML Report WriterApplication
Intelligenter Prozess, um inaktive oder nur noch selten
benötigte Daten, die weiterhin Geschäftsrelevanz besitzen,
zu archivieren und einen universellen Zugriff zu ermöglichen
Develop &Test
Discover&Define
Consolidate &RetireOptimize &
Archive
Information Governance Core DisciplinesLifecycle Management
© 2013 IBM Corporation17
Managing the lifecycle in Big Data Environments
11/14/12
Cost effective computing
17
Update
Access Reporting
Access Ad-Hoc
Access
© 2013 IBM Corporation18
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Archivieren von Daten in Hadoop
�Apply Retention / Hold Policies
�Capture complete business object
�Preserve Data Integrity
�Preserve Schema Metadata
�Load data into Hadoop as needed
�Apply Retention / Hold Policies
�Capture complete business object
�Preserve Data Integrity
�Preserve Schema Metadata
�Load data into Hadoop as needed
Archive Cold Data
Query-able & analytical
data store, using
Hadoop
Query-able & analytical
data store, using
Hadoop
Archive & Purge Data
from heterogeneous
DBMS
Archive & Purge Data
from heterogeneous
DBMS
InfoSphere Optim
Compressed,
immutable, auditable
& restorable archives
Compressed,
immutable, auditable
& restorable archives
Database
IMS
VSAM
More…
Archive filesHadoop
Optim Hadoop Loader
© 2013 IBM Corporation19
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Data Warehouse Augmentation: Queryable Archive
Use Cases
� Immediate storage alternative of cold data
� Cost savings for cold data
� Compliance requirements
� Simple analytics / exploration
� When you find new correlations, go back and
re-mine the archive data to gain additional
insight
Enables an immediate storage alternative. Queryable Archive often serves and
initial step to more advanced integration with their EDW and advanced Hadoop
analytics.
PureDataSystem for Analytics
PureDataSystem for Hadoop
© 2013 IBM Corporation20
Managing the lifecycle in Big Data Environments
� Included applicationallows migration of data
from PureData System for
Analytics to PureData
System for Hadoop at over
2TB/hr, out-of-the-box
� Provides simple, built-in user interface to allow
users to migrate data
between systems easily
� Enables quick configuration and scheduling of data migration
� Employs parallel processing between BigInsights and PDA/Netezza
� Leverages IBM-developed MapReduce programming for parallel processing
� Utilized Hive to allow for immediate access to migrated data
Optim EasyArchive for PureData System for HadoopFor Easy Data Provisioning from PureData System for Analytics
© 2013 IBM Corporation21
Managing the lifecycle in Big Data EnvironmentsArchiving for PureData System for Analytics (Netezza)Manage data growth, Lower TCO & Meet data retention compliance
�Apply Data Retention / Hold Policies
�Capture complete business object
�Preserve Data Integrity
�Preserve Schema Metadata
�SQL Compliant
�Restore data when/where needed
�Apply Data Retention / Hold Policies
�Capture complete business object
�Preserve Data Integrity
�Preserve Schema Metadata
�SQL Compliant
�Restore data when/where needed
Archive Cold Data
Query-able data store
of choice for Analytics
on Cold Data
Query-able data store
of choice for Analytics
on Cold DataArchive & Purge DataArchive & Purge Data
InfoSphere Optim
Compressed, secure,
immutable, query-able
& restorable archives
Compressed, secure,
immutable, query-able
& restorable archives
Pu
reD
ata
Sys
tem
for
An
alyt
ics
Pu
reD
ata
Sys
tem
for
Had
oo
p
InfoSphere BigInsights
Archive files
Optim Hadoop Loader
© 2013 IBM Corporation22
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Wann abschalten? – wann konsolidieren?Develop &
TestOptimize &
ArchiveDiscover&
Define Consolidate &Retire
Information Governance Core DisciplinesLifecycle Management
In nahezu ALLEN Fälen, muss der Zugriff auf die Daten während der
gesetzlich vorgeschriebenen Aufbewahrungsfrist gewährleistet werden
� Redundante Applikationen durch Firmenübernamen
und -zusammenschlüsse
� Veraltete Technologie ist nicht mehr kompatibel mit
der strategischen IT Ausrichtung
- Datenbanken, Betriebssysteme und Hardware
sind nicht mehr im Support
� Anwendungs-Know How und technische Skills sind
nicht mehr verfügbar
� “Do more with less” - Kostendruck
� Geschäftsbereiche werden verlagert –
Anwendungen werden obsolet
© 2013 IBM Corporation23
Managing the lifecycle in Big Data Environments
OracleOracle DB2DB2 AdabasAdabas IMSIMSOracleOracle DB2DB2 AdabasAdabas IMSIMS
ArchivierungArchivierung
Der Application Retirement Prozess
Komplettes Business Objekt
Jahr 2006
Jahr 2005
Jahr 2004
Jahr ….
Verfall
Aufb
ew
ahru
nb
g
Speicher
KatalogKatalog
ProfileProfile
PolicyPolicyZugriffZugriff
<XML>
<Name>John</Name>
<Zip>08540</Zip>
</XML>
<XML>
<Name>John</Name>
<Zip>08540</Zip>
</XML>
Wie
derh
erst
ellu
ng
auf A
nfor
deru
ng
StilllegungStilllegung
© 2013 IBM Corporation24
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Gartner key findings
Source: Gartner, Inc., “Market Trends: World, Database Archiving Market Continues Rapid Growth, 2011”, S. Childs & A Dayley, September 2011
Vendor Market Share by 2010 Revenue
Vendor Market Share by
Total Number of Customers
We believe the market for
database archiving and application
retirement is vibrant and dynamic,
and will see continued solid growth
over the next five years.
Organizations are looking to database
archiving vendors that offer packaged and
custom application support in order to
control storage growth, improve application
performance, and support compliance,
audit and e-discovery activities.
“ “
© 2013 IBM Corporation25
Managing the lifecycle in Big Data Environments
http://ibmexperts.computerwoche.de/analytics-big-data/artikel/management-reagiert-zu-langsam-auf-datenmissbrauch?r=4626308161045983&lid=208618
© 2013 IBM Corporation26
Managing the lifecycle in Big Data Environments
IBM InfoSphere Optim Data Masking Solution
� Vermeidung von Missbrauchund Verstössen
� Schnelle Time-to-Market durchBeschleunigung der Tests
� Reduktion von Risiko und manuellem Aufwand
� Schutz vertraulicher Daten in Test-, Entwicklungs- und Schulungssystemen
� Konsistente Maskierung und Konsolidierung von DatenunterschiedlichsterzusammenhängenderAnwendungen zurSicherstellungproduktionsnaher Tests
� Anwendung von vordefiniertenund individuellenAnonymisierungsalgorithmen
Anforderungen
Benefits
Maskieren sensitiver Informationen mit realistischen -
jedoch fiktionalen - Daten für Test- und Entwicklungszwecke
Data Privacy
Optim Data Masking unterstützt verteilte Plattformen (LUW) und z/OS.
Unterstützung der wichtigsten ERP/CRM Anwendungen
OtherOther
© 2013 IBM Corporation27
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Datenanonymisierung in nicht-produktivenUmgebungen (Entwicklung, Test, Schulung)
� Maskieren oder anonymisieren von sensitiven Daten, die
auf eine Einzelperson schließen lassen
� Sicherstellen, dass maskierte Daten dem Kontext der ersetzten
Daten entsprechen, um die Testqualität nicht zu beeinflussen
• Realistische und dennoch fiktive Daten
• Maskierte Daten innnerhalb der erlaubten Limits
� Unterstützung von referentieller Integritat der maskierten Daten
zur Vermeidung von Fehlern beim Testen
Informationen, die Rück-
schlüsse auf Einzelper-
sonen erlauben, werden
für Test und Entwicklung
mit realistischen, aber
fiktiven Daten ersetztJASON MICHAELSJASON MICHAELS ROBERT SMITHROBERT SMITH
PCI DSS Compliance
© 2013 IBM Corporation28
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Auffinden von versteckten sensitiven Daten
� Sensitive Daten lassen sich durch einfache Suchen meist nicht lückenlos auffinden– Tabellen und Lookup Tabellen müssen miteinander verknüpft werden– In längeren Feldern versteckt (Substring) oder über mehere Felder gespeichert
(Concatenations)– Unterschiedliche Darstellung (Lookup Tabellen und Fallunterscheidungen)
� “Corporate memory” ist mangelhaft und weist Lücken auf– Unvollständige Dokumentation– Spezialisten kennen meist nur ein oder zwei Systeme
� Hunderte von Tabellen mit Millionen von Zeilen:– Komplex– Schwer zu verifizieren
� Mangelnde Datenqualität verstärkt das Problem
13:52:49555 908 121210-28-2008
TimePhoneDate
Table A
Transaction Number
Table B
1352555908121210282008
InfoSphereInfoSphereDiscoveryDiscovery
Secure &Protect
Monitor & AuditUnderstand &
Define
Information Governance Core DisciplinesSecurity and Privacy
© 2013 IBM Corporation29
Managing the lifecycle in Big Data Environments
For Web Logs, Clickstream Analysis
User IDs, Birth Date
© 2013 IBM Corporation30
Managing the lifecycle in Big Data Environments
For XML Data references
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
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<customer>
<!-- All Valid and Present -->
<first_name>Bobby</first_name>
<middle_initial>J</middle_initial>
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</customers>© 2012 IBM Corporation
Before XML Document After XML Document
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<customer>
<!-- All Valid and Present -->
<first_name>Bobby</first_name>
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<ccn>5411110000000017</ccn>
<telephone>1-609-321-7654
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<email_address> bobby1@yahoo.com
</email_address>
</customer>
</customers>
© 2013 IBM Corporation31
Managing the lifecycle in Big Data Environments
For Data in NoSQL, Internet Commerce{ name : "Matt Kalan",
title : ["Account Manager", "Solutions Architect"], phone : "+1 347 688-5694", location : "New York, NY",email : "matt.k@mongodb.com", web : ["mongodb.com", "Mongodb.org"], linkedin : ["mkalan", "Mongodb"] twitter : ["@MatthewKalan", "@MongoDB", "@MongoDBInc"], facebook : ["MongoDB", "MongoDB, Inc."] }
}
{ name : "Matt Kalan",title : ["Account Manager", "Solutions Architect"], phone : "+1 347 654-1234", location : "New York, NY",email : “abcd@xyz.com", web : ["mongodb.com", "Mongodb.org"], linkedin : ["mkalan", "Mongodb"] twitter : ["@MatthewKalan", "@MongoDB", "@MongoDBInc"], facebook : ["MongoDB", "MongoDB, Inc."] }
}
© 2013 IBM Corporation32
Managing the lifecycle in Big Data Environments
For Call Data Records, Mobile Apps Phone numbers, Call history
IMEI
© 2013 IBM Corporation33
Managing the lifecycle in Big Data Environments
For Medical / Healthcare / Hospital Patient Care Masking unstructured information [documents/text]
Date: August 29, 2008
Patient Name: Arthur Brown
Date of Birth: April 10, 1957
Social Security Number: 078-05-1121
Ref No. MR 2335/324
Insurance Provider Aetna
Background: Mr. Arthur Brown was admitted to Sioux General Hospital at
05:15 AM on 15 August 2008, transferred from Brookdale Psychiatric Hospital
after a fall as a result of a left-side
weakness.
…
Date: August 29, 2008
Patient Name: Arthur Brown
Date of Birth: April 10, 1957
Social Security Number: 078-05-1121
Ref No. MR 2335/324
Insurance Provider Aetna
Background: Mr. Arthur Brown was admitted to Sioux General Hospital at
05:15 AM on 15 August 2008, transferred from Brookdale Psychiatric Hospital
after a fall as a result of a left-side
weakness.
…
Date: April 12, 2007
Patient Name: John Smith
Date of Birth: June 05, 1962
Social Security Number: 035-01-1271
Ref No. MR 2335/324
Insurance Provider Aetna
Background: Mr. John Smith was
admitted to Sioux General Hospital at
05:15 AM on 12 April 2001, transferred
from Brookdale Psychiatric Hospital after a fall as a result of a left-side
weakness.
…
Date: April 12, 2007
Patient Name: John Smith
Date of Birth: June 05, 1962
Social Security Number: 035-01-1271
Ref No. MR 2335/324
Insurance Provider Aetna
Background: Mr. John Smith was
admitted to Sioux General Hospital at
05:15 AM on 12 April 2001, transferred
from Brookdale Psychiatric Hospital after a fall as a result of a left-side
weakness.
…
Mask
�Leverage Masking on Demand
�Conversion from image format to text for consumption by Hadoop
�Option to redact or mask
© 2013 IBM Corporation34
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Masking & Data Redaction integration for unstructured data
Full NameStreet Address
Phone Number
Account Number
Text is fragmentized
OCR and text extraction are performed
A document copy is generated with the sensitive data removed
Sensitive Information is identified
Sensitive data is replaced with redacted or masked sections
© 2013 IBM Corporation35
Managing the lifecycle in Big Data Environments
For Text Logs, Mobile Apps or Customer Service Experience
Agent: “Mr Smith, let me verify the phone number associated with your account?”Customer: “408-555-1212”Agent: “Thank you. Let’s discuss the problem you are having with your iPhone 5 and the battery issue”…
Agent: “[NAME], let me verify the phone number associated with your account?”Customer: “[PHONE]”Agent: “Thank you. Let’s discuss the problem you are having with your iPhone 5 and the battery issue”…
� Ability to parse unstructured, structure and
semi-structured content:
� Voice to Text Logs
� Agent Notes
� Text Chats
� Social media feeds
© 2013 IBM Corporation36
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Information Governance ist auch – oder gerade WEGEN – Big Data eine wichtige Grundlage von Information Management
� Die Disziplinen einer Information Governance sind auch im Zeitalter von Big Data relevant
� Big Data liegen innerhalb und außerhalb des eigenen Unternehmens
� Eine wichtige Aufgabe besteht darin, die etablierten Informationen mit Big Dataanzureichern
� IBM InfoSphere Optim ist die zentrale Plattform, die Ihnen dabei hilft, Ihre Informationen von der Entstehung bis zur Löschung zu kontrollieren.
Kerndisziplinen (Core)
Datenqualitäts-
Management
Management des
Informations-Lebenszyklus
Informationssicherheit
& DatenschutzKerndisziplinen (Core)
Datenqualitäts-
Management
Management des
Informations-Lebenszyklus
Informationssicherheit
& Datenschutz
Hilfsdisziplinen (Supporting)
Datenverarbeitungs-
Architektur
Klassifikation
& Metadaten
Audit-Informationen,
Protokollierung & Berichte
unterstützen Hilfsdisziplinen (Supporting)
Datenverarbeitungs-
Architektur
Klassifikation
& Metadaten
Audit-Informationen,
Protokollierung & Berichte
unterstützen
erfordern
Ziele
Geschäftsnutzen
erfordern
Ziele
Geschäftsnutzen
Treiber (Enabler)
Organisatorische Strukturen & Problembewusstsein
ermöglichen
Stewardship
Informations-
Risiko-ManagementRichtlinien & Regeln
Treiber (Enabler)
Organisatorische Strukturen & Problembewusstsein
ermöglichen
Stewardship
Informations-
Risiko-ManagementRichtlinien & Regeln
Treiber (Enabler)
Organisatorische Strukturen & Problembewusstsein
ermöglichen
Stewardship
Informations-
Risiko-ManagementRichtlinien & Regeln
© 2013 IBM Corporation37
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Fragen
© 2013 IBM Corporation38
Managing the lifecycle in Big Data Environments
Dipl.-Betriebswirt
Wolfgang Eptingwolfgang.epting@de.ibm.com
+49 160 9064 3048
IBM Software GroupSenior Technical Sales ProfessionalIBM Optim Classic, - zOS, - SAP, IBM InfoSphere Discovery
Please feel free to contact me if you have any questions ...
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