BI KRK #3 A New technique of Data Modelling | Increasing User Adoption
18:00 Start
18:05-18:50 The Puppini Bridge - A New Technique of Data Modeling for Analytics, Francesco Puppini
18:50-19:15 Przerwa, Networking
19:15-20:00 O Wandzie co BI'a nie chciała... a potem pokochała. Adopcja analityki w organizacji - wyzwania i narzędzia, Piotr Bratek
20:00-20:30 Networking i zakończenie
O PRELEGENTACH
Francesco Puppini is an Italian freelance consultant in business intelligence and data warehousing. He is the inventor of the Unified Star Schema, which is also the title of a book that he wrote with Bill Inmon, known as the father of data warehouse. He has worked on a multitude of projects across Europe, always focusing on the “last mile challenge”: how to deliver information to business users. He has rewritten the definitions of “fan trap” and “chasm trap” in a way that is more general, easier to understand, and easier to solve. The core of his work is a set of definitions and methodologies that eliminate the data errors due to the duplication of numbers. He is currently focusing on algorithms of graph theory applied to data modeling. His ultimate goal is to put the foundations of a full experience of self-service access to information.
Piotr Bratek - Chief Knowledge Officer w DataMiners specjalizujący się we wdrażaniu analityki w globalnych organizacjach a do tego najbardziej doświadczony trener Qlik w Europie Środkowej. Doświadczenie szkoleniowe jako trener i Training Manager zbierał w kilkunastu krajach, na czterech kontynentach dostarczając łącznie około 800 dni szkoleniowych dla wielkich, średnich i tych najmniejszych. Od Santiago de Chile i Sao Paulo, przez NYC i Toronto, aż po Stalową Wolę i Biłgoraj na wschodniej flance. Miłośnik gór, klusek z mięsem i pracy u podstaw.
O CZYM BĘDZIEMY ROZMAWIAĆ?
The Puppini Bridge - A New Technique of Data Modeling for Analytics, Francesco Puppini, Francesco Puppini Consulting
In analytics, three data models exist today: star schema, snowflake schema, and flat tables. They all have one thing in common: they must be built ad-hoc, based on the business requirements. This is what Kimball recommended, and this is what every organization in the world does. But this process is painful and expensive because every new report is a new project that requires budget, resources, and time. What if it was possible to pre-build a data model that can answer all the business questions?
The Unified Star Schema (USS) is a new data model that addresses this challenge. It is prepared in advance, independently from the business requirements, and answers more than 90% of the possible business questions. It consists of one single star schema, centered on a table called the Puppini Bridge. Thanks to this innovation, the IT department can build a solid foundation for self-service analytics, and then they can use their time to focus on the remaining 10% of "more special" business questions: predictions, clustering, NLP, sentiment analysis, etc...
The presentation will feature AdventureWorks, a well-known demo database from Microsoft. The database consists of 10 Fact tables and 18 Dimension tables. According to Kimball, these tables should be arranged and sometimes transformed by a data expert case by case, based on the specific business requirements. With this new approach, the 28 tables can fit into one single Unified Star Schema ready to be loaded into a BI tool, ready to be used by business users. Self-service analytics was never so easy!
The presentation will also cover the topic of query performance on large data volumes, the choice of extract vs live connection, and the benefits of the new generation of automation tools and data transformation languages, which allow to dynamically build a Puppini Bridge, on the fly.
And yes... There will be a live demo!!!
O Wandzie co BI'a nie chciała... a potem pokochała. Adopcja analityki w organizacji - wyzwania i narzędzia, Piotr Bratek, Chief Knowledge Officer, DataMiners
1000 zakupionych licencji, 50 aktywnych Użytkowników. Kilkumilionowy budżet, rok zaangażowania biznesu, zespołu technicznego, partnera wdrożeniowego … a jednak coś poszło nie tak. Moje doświadczenie wskazuje, że im większa organizacja, tym większe ma zwykle problemy z adopcją analityki. Innymi słowy wykorzystuje zakupioną technologię w bardzo ograniczonym zakresie, marnując w ten sposób ogromny potencjał: technologiczny, rozwojowy, biznesowy. W czasie swojego wystąpienia podzielę się doświadczeniami i wnioskami z pracy z „tymi największymi” … i „trochę mniejszymi”. Omówimy wzywania, pułapki, ale również narzędzia i procesy wspierające budowanie wysokiego poziomu User Adoption w projektach analitycznych.
