Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Umsetzung von BI-Lösungen mit Unterstützung ein...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
exensio
March 05, 2015
Technology
1
450
Umsetzung von BI-Lösungen mit Unterstützung einer Suchmaschine
Vortrag beim 6. Workshop Open Source Business Intelligence
auf Basis von Elasticsearch
exensio
March 05, 2015
Tweet
Share
More Decks by exensio
See All by exensio
Spock und Geb: Übersichtlich und nachvollzierbar Testen für alle!
exensio
1
140
Die Suche macht den Unterschied
exensio
1
490
Spock und Geb: Übersichtliche und nachvollziehbare Tests!
exensio
2
1.3k
"Das Leben ist zu kurz, um schlechten Wein zu trinken" - Wettbewerbsbeobachtung im Online-Handel
exensio
0
120
Suchgetriebene Anwendungen mit Elasticsearch und Solr
exensio
1
170
Spock und Geb: Übersichtlich und nachvollziehbar Testen für alle!
exensio
2
500
Umsetzung von BI-Lösungen mit Unterstützung einer Suchmaschine
exensio
1
420
Ist Big-Data-Technologie auch bei kleinen Datenmengen sinnvoll einsetzbar?
exensio
0
450
Elasticsearch und IoT
exensio
1
780
Other Decks in Technology
See All in Technology
ヘルシーSRE
tk3fftk
2
240
組織のSREを推進するためのPlatform EngineeringとEKS / Platform Engineering and EKS to drive SRE in your organization
chmikata
0
180
社内でAWS BuilderCards体験会を立ち上げ、得られた気づき / 20260225 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
1
160
ブラックボックス観測に基づくAI支援のプロトコルのリバースエンジニアリングと再現~AIを用いたリバースエンジニアリング~ @ SECCON 14 電脳会議 / Reverse Engineering and Reproduction of an AI-Assisted Protocol Based on Black-Box Observation @ SECCON 14 DENNO-KAIGI
chibiegg
0
140
LINE Messengerの次世代ストレージ選定
lycorptech_jp
PRO
19
7.3k
AI Agentにおける評価指標とAgent GPA
tsho
1
290
どこで打鍵するのが良い? IaCの実行基盤選定について
nrinetcom
PRO
2
170
生成AI活用によるPRレビュー改善の歩み
lycorptech_jp
PRO
5
2k
Oracle Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
4
1.1k
Introduction to Sansan for Engineers / エンジニア向け会社紹介
sansan33
PRO
6
72k
製造業ドメインにおける LLMプロダクト構築: 複雑な文脈へのアプローチ
caddi_eng
1
450
Kaggleで鍛えたスキルの実務での活かし方 競技とプロダクト開発のリアル
recruitengineers
PRO
1
140
Featured
See All Featured
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
150
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
200
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.2k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
0
600
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.4k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
1
460
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Visualization
eitanlees
150
17k
Transcript
Umsetzung von BI-Lösungen mit Unterstützung einer Suchmaschine 6. Workshop Open
Source Business Intelligence 05.03.2015 Tobias Kraft, exensio GmbH
2 Agenda Elasticsearch BI-Stack mit Elasticsearch Umsätze Pharma Suchmaschinen
3 Funktionen einer Suche Suchmaschinen Blätterung Sortierung Facettierung Unstrukturierte Suche
Strukturierte Suche Highlighting Autocomplete Did you mean Synonyme
4 Für Suchmaschinen gibt es viele Einsatzszenarien Volltextsuche Speicher Cache
Geo-Suche Logfile-Analyse Analytics Suchmaschinen
5 Speichern von Daten in einer Suchmaschine Document Analyzing Aufbau
Struktur Suchmaschinen
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
7 Große Datenmengen über Shards verwalten Elasticsearch Node 1 otcdrug
document 1 1 2 3 4 Replica: 0 Replica: 0
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
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
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
11 Aggregationen für Analysen Elasticsearch
12 Aggregationen für Analysen Elasticsearch
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
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
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
16 Eigene Analyse-Komponenten sind einfach zu erstellen Darstellung der JSON-Rückgabewerte
von ES auf Basis von JavaScript BI-Stack mit Elasticsearch
17 Marktanalysen Pharmamarkt – Starschema Umsätze Pharma
18 Marktanalysen Pharmamarkt – Suchmaschine Umsätze Pharma
19 Marktanalysen Pharmamarkt – Suchmaschine Umsätze Pharma
20 DrillDown des SellIn von Firma, Business Unit und Linie
Umsätze Pharma
21 DrillDown des SellIn von Firma, Business Unit und Linie
Umsätze Pharma
22 DrillDown des SellIn von Firma, Business Unit und Linie
Umsätze Pharma
23 Donat-Diagramm für SellIn auf BU-und Linien-Ebene Umsätze Pharma
24 Visualisierung von Aggregationen mit einer Tabelle Umsätze Pharma
25 Competitive Intelligence als weiteres Einsatzszenario Beispiel Shop/Handel: Mapping bspw.
über den Weinnamen, falls keine eindeutige ID wie EAN Code vorhanden ist
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
Partner: Fragen? Vielen Dank! http://blog.exensio.de @tokraft