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Umsetzung von BI-Lösungen mit Unterstützung einer Suchmaschine

exensio
March 05, 2015

Umsetzung von BI-Lösungen mit Unterstützung einer Suchmaschine

Vortrag beim 6. Workshop Open Source Business Intelligence
auf Basis von Elasticsearch

exensio

March 05, 2015
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Transcript

  1. Umsetzung von BI-Lösungen mit Unterstützung einer Suchmaschine 6. Workshop Open

    Source Business Intelligence 05.03.2015 Tobias Kraft, exensio GmbH
  2. 3 Funktionen einer Suche Suchmaschinen Blätterung Sortierung Facettierung Unstrukturierte Suche

    Strukturierte Suche Highlighting Autocomplete Did you mean Synonyme
  3. 6 Elasticsearch im Überblick • Suchmaschine unter Apache 2 Open

    Source License • Erstes Release 2010 • Basiert auf Java • Basiert auf Lucene • JSON-API • Schemalos • Plugins • Runterladen und loslegen • Im Trend Elasticsearch
  4. 8 Elasticsearch Node 1 otcdrug document Node 2 otcdrug document

    1 1 2 3 1‘ 4 Replica: 1 Replica: 0 Neuer Knoten im Cluster Große Datenmengen über Shards verwalten
  5. 9 Elasticsearch Node 1 otcdrug document Node 2 otcdrug document

    Node 3 otcdrug document 1 1 2 3 1‘ 4 1‘ 2‘ 3‘ Replica: 0 Replica: 1 4‘ Neuer Knoten im Cluster Große Datenmengen über Shards verwalten
  6. 10 Aggregationen - Buckets und Metrics Elasticsearch Metrics • Anzahl

    • Summe • Min / Max / Average • Varianz • Perzentile Buckets • Terme • Ranges • Histograme • Geo-Distanz http://mrg.bz/Nn57cJ http://mrg.bz/lQNZFq
  7. 13 BI mit Elasticsearch BI-Stack mit Elasticsearch Eigene Loader mit

    ES-Client (Bsp. SpringBoot) Implementierungen für • JDBC • CSV • … Logstash Eigene Visualisierung Analyse ETL Speicherung / Berechnungen
  8. 14 Datentransport mit Logstash BI-Stack mit Elasticsearch • Event Processing

    Engine • Optimiert für Log-Dateien • Pipeline-Prinzip • Input (50+) • Filter (60+) • Output (75+) input filter output date{…} elasticsearch rename{…} grok{…} file
  9. 15 Visualisierungen mit Kibana BI-Stack mit Elasticsearch • Aktuelles Release:

    Kibana 4 • Browserbasierte Visualisierung von Daten • Abfragen über JSON an ES • Aufbereitung über • Discover • Visualize • Dashboards
  10. 16 Eigene Analyse-Komponenten sind einfach zu erstellen Darstellung der JSON-Rückgabewerte

    von ES auf Basis von JavaScript BI-Stack mit Elasticsearch
  11. 25 Competitive Intelligence als weiteres Einsatzszenario Beispiel Shop/Handel: Mapping bspw.

    über den Weinnamen, falls keine eindeutige ID wie EAN Code vorhanden ist
  12. 26 Fazit • Aggregationen ersetzen Dimensionen im Star-Schema • Near

    Realtime • Leichtgewichtig • Kostengünstige Alternative • Einfach zu integrieren und erweitern • Kombinierbar mit Vorteilen von Suchmaschinen • Matching • Unstrukturierte Daten