Tommi Vihervaara Building the Data-Driven culture in aviation business. 2 10.10.2017
Ketterä, pilvipohjainen DW-kehittäminen - käytännön kokemuksia 5.10.2017 #datavault2.0 #dwautomation #analyticalmdm #snowflake #standards
Tehtävämme on edistää suomalaisen yhteiskunnan kilpailukykyä, liikkumista ja kansainvälisyyttä tuottamalla asiakkaillemme turvalliset, laadukkaat ja kustannustehokkaat lentoliikenteen palvelut. Mahdollistamme Suomen kansainvälisen saavutettavuuden Pohjois-Euroopan laajimmin linkittyneellä lentoliikenteellä. 4 10 October 2017 Finavia yritysesitys 2017
Asiakkaitamme ovat lentoyhtiöt ja matkustajat. Tuotamme lentoliikenteen palveluita yhdessä ison kumppanijoukkomme kanssa. Tarjoamme ylivertaiset yhteydet maailman joka kolkkaan Helsinki- Vantaan laajan reittiverkoston ansiosta. Jatkoyhteydet mahdollistavat Suomelle laajan markkina-alueen. 5 10 October 2017 Finavia yritysesitys 2017
Finavia Oyj pähkinänkuoressa 21 lentoasemaa 20,8 miljoonaa 1st 900 milj.euroa Omistamme, ylläpidämme ja kehitämme 21 lentoaseman verkostoa. lentomatkustajaa vuonna 2016 Helsinki-Vantaan lentoasema on Pohjois-Euroopan johtava vaihtoasema kaukoliikenteessä Helsinki-Vantaalla vuoteen 2020 ulottuva 900 miljoonan euron investointiohjelma
Finavia on Suomen valtion omistama julkinen osakeyhtiö Toimintamme on markkinaehtoista. Se rahoitetaan liiketoiminnan tuloilla. Liikevaihto 380,9 milj.euroa Investoinnit 182,8 milj.euroa Henkilöstöä 2 419
11 10 October 2017 Finavia yritysesitys 2017
#datahommat 12 10 October 2017 Finavia yritysesitys 2017
Everyone in the organization should have access to as much data as legally possible DJ Patil and Hilary Mason (http://bit.ly/data-drivenreport)
The journey begins
16 10 October 2017 Finavia yritysesitys 2017
Low-hanging fruit
Caset 18 10.10.2017
If the organization wants to be data driven there has to be an evangelist that makes noise about what it needs. http://whitepapers.dataversity.net/content42609/ Son, your ego is writing checks your body can t cash
Why agile? Data Warehousing projects have their reputation 20 10.10.2017
2007 vs 2017?
https://i.giphy.com/media/xupgczofzl3qeh4glw/giphy.mp4
25 10.10.2017
"keep it short and simple" 27 10 October 2017 Finavia yritysesitys 2017
Agile Data Warehousing - Time to Market! - Do it once. Do it right. - Dev + Ops Requires expertise and extra effort from from customer.
Tools and methods #architecture&standards #snowflake #datavault2.0 #dwautomation #analyticalmdm
#architecture&standards
Legendary 3 tier meets 3½: Bimodal experiment landing / stage Data Vault. This is where the magik happens consume 31 10.10.2017 Since 1974 Storage vs publish!!
Architecture No Cube or inmemory hassle Onpremises sources (relational db) DW automation/accelerator solution ( Data Devops ) Flights ERP A Flights ERP B Files finavia-stage-data AWS Lambda Agile Data Engine DDL statements Stage loads Data vault loads Import (cache) or DirectQuery COPY #analyticalmdm (MDS) Files S3 bucket S3 bucket FINAVIA_DATA_HUB Customer experience data, sensors etc. Cloud API A INTO (Finavia integration platform)
#snowflake
Snowflake Data Warehouse as a Service Decisions now, must support requirements N years ahead No-Admin!? ~Zero Admin No Backups!? Storage vs compute Separate compute workloads On-line up/downscaling No-hadoop etc. It Just Works Love it. 34 10.10.2017
#datavault 2.0
Data Vault 2.0 Proper modeling! Identify HUBs and natural keys! No updates!? Inserts-only. Do it once. Do It right No refactoring!? No lookups!? Storage vs Publish! Publish vs Sandbox 36 10.10.2017
#dwautomation
DW Automation / Acceleration Data Value Chain 38 No ETL : ETL L(T) Separate ETL Tool = Silo? Does not scale! Model Map and Load ~ No transformation Mapping. LINK_SAME_AS Analytical MDM Cases Dimension Analytical MDM Fact you got problems elsewhere son Time to market Proper data modeling / standardization: business entities hubs / satellites / links Automate-everything? 10.10.2017 BI & dashboards automation?
#analyticalmdm
Analytical MDM NO hardcoding Biz-defined hierarchies closely related to real life (no sourcesystem **it) Dimension Data Enrichment Dimension Data Mapping Master data-driven analytics Case examples: Security Checks Airlines Etc. 40 10.10.2017
Profit?
#bigdata #analytics #machinelearning #API #IoT BUT beware of #saddata* Data you forced to collect even though no-one wants it as a customer & no-one needs it in your business & no-one can utilize. -Jarno Kartela, Chief Data Scientist @DNA
Knowledge that does not change behavior is useless. Yuval Noah Harari, Homo Deus: A Brief History of Tomorrow
Kiitos. tommi.vihervaara@finavia.fi @GreenyDangerous +358 40 518 1090 https://www.linkedin.com/in/tommi-vihervaara-1593733/