SAP In-Memory Technologie (HANA) in der Versorgungswirtschaft
|
|
- Ruth Koenig
- vor 2 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 SAP In-Memory Technologie (HANA) in der Versorgungswirtschaft Michael Utecht, Industry Expert Utilities Business Area COO Germany, Industry Solutions SAP Deutschland AG & Co.KG
2 Opportunities Speed GPS s Informationsflut Analytische Auswertungen sind Treiber des operativen Geschäft s Instant Messages Kommunikation Documents Mobile Tweets Sensoren Smart Meter Temperature Velocity Inventory Movements Transaktionen Service Calls Sales Orders Externe Quellen 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 4
3 SAP In-Memory Computing In-Memory Computing Eine Technologie, mit der riesige Mengen von Echtzeitdaten im Hauptspeicher eines Servers verarbeitet werden, um sofortige Ergebnisse aus Analysen und Transaktionen zu erhalten 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 5
4 In-Memory Computing JETZT ist der richtige Zeitpunkt Die Elemente des In-Memory Computing sind nicht neu. Doch erheblich verbesserte Hardware und Neuerungen im Softwarebereich haben es der SAP möglich gemacht, ihre Vision des Echtzeitunternehmens mit In-Memory- Geschäftsanwendungen zu verwirklichen. Innovative Hardware-Technologie Multi-Core-Architektur (8 x 8 Core CPU in einem Server) Massive parallele Skalierung mit einer großen Anzahl von Blades Ein Blade ~ USD = 1 Server der Enterprise-Klasse 64-Bit-Adressraum max. 2 TB auf aktuellen Servern 100 GB/s Datendurchsatz Dramatische Verbesserung des Preis-Leistungs-Verhältnisses Innovative SAP-Software-Technologie Zeilen- und Spaltenspeicher Komprimierung Partitionierung Keine Aggregattabellen Einfügung nur bei Delta 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 6
5 SAP Software Innovationen Übertragung von daten-intensiven Operationen Übertragung von daten-intensiven Operationen an die in-memory computing engine Heutige Anwendungen führen viele der daten-intensiven Operationen in der Anwendungsschicht aus Application Layer Data Layer Hochperformante Anwendungen delegieren datenintensive Operationen an die in-memory computing engine In-Memory Computing Imperative Vermeidung von Bewegungen der Detaildaten > erst Rechnen, dann das Ergebnis übertragen 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 7
6 HANA Echtzeit Analysen SAP BW B W A Analytische Aufbereitung Analyse- Reports Update tgl. SAP ECC ETL Update Std./tgl Operativ detailliert Operative Reports Traditionelle DB Oracle, DB2, MSFT Fast Real-Time (oder ETL) Schritt 1 & 2 In-Memory parallel Traditionelle DB Oracle, DB2, MSFT SAP HANA 1.0 High Value Szenarien BI Analytisch Operativ SAP HANA High Performance komplexe Analysen geringe Wartezeit Operative daten in traditionellen Datenbanken werden in den Hauptspeicher für operatives Reprting repliziert Analyse Modelle des produktiven EDW kann in den Hauptspeicher für eine flexible Modellierung und Reporting geladen werden Drittdaten (POS, CDR etc) können in den Hauptspeicher für flexibles Modellieren und Reporting geladen werden 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 9
7 SAP HANA 1.0 SP3 Konsolidierte Analysen In-Memory BW ETL SAP BW BI Analytisch SAP ECC Traditionelle DB Oracle, DB2, MSFT SAP HANA 1.0 SP3 DW Acceleration Analytische Anwendungen Near Real-Time SAP HANA 1.0 SP3 High Value Szenarien BI Analytisch Operativ Schritt 3 Datenquelle für BW In-Memory Computing als Hauptdatenquelle für die Ablage in BW BW organisiert die analytischen Metadaten und die EDW Data Provisioning Prozesse Detaillierte operative Daten werden von den Anwendungen repliziert und sind Basis für alle Prozesse Mit SAP HANA 1.0 SP3 als darunterliegende Datenbank für SAP BW, BWA ist nich weiter erforderlich 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 10
8 SAP HANA Nirvana SAP ECC BW Anwendung en HANA Schritt 4 Neue Anwendungen Neue Anwendungen erweitern die Core Business Suite mit neuen Möglichkeiten Neue Anwendungen verlagern Dateninstensive Operationen ganz in das In-Memory Computing Operative Daten von den neuen Anwendungen stehen sofort für analytische Auswertungen zur Verfügung - Echtzeit Schritt 5 Plattform Konsolidierung Alle Anwendungen (ERP und BW) laufen auf In-Memory Analytisches und transaktionales Arbeiten auf Echtzeitdaten In-Memory Computing für alle Transaktionen, Transformationen und komplexen Datenaufbereitungen 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 11
9 Anwendungen Versorgungswirtschaft - Smart- Meter-Analysen Energieeffizienz-Benchmarking und Performance Management
10 Entwicklung der Zähler erzeugt erhebliches Datenvolumen Klassische Zähler Smart Meter Beispiel: Versorger mit 1,2 Mio. Kunden 1000 Byte per Ablesung 1 Ablesung pro Kunde/Jahr = ~ 1 GB Rohdaten pro Jahr 15-min (96 Werte) pro Kunde/Tag 1000 Byte pro Kunde/Tag = 1,2 GB Rohdaten pro Tag 400 GB pro Jahr unkomprimiert 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 15
11 SAP Smart Meter Analytics - Scope Early-Adoption SPs + GA Release Segmentation and Exploration - Identify and segment on usage - Understand customer data Aggregation - TOU blocks and total profiles - Customer portal support - Versioning SMA Architecture - ETL of data from multiple sources - Exchange of data with SAP BW - UTC/ multiple time zone support SAP Smart Meter Analytics for Utilities Data Quality and Data Filling - Identify and report missing data - Algorithms to fill missing values Benchmarking and Monitoring - Opportunity analysis - Customer portal support - DSM support - Fraud detection Tariff Analysis - Best fit analysis - What-if Tariff design - Customer portal support 2011 SAP AG. All rights reserved. Confidential 21
12 Verbrauch [kwh] Beispiel 1: Mustererkennung Kunden und deren Verbrauchsverhalten verstehen 0 Std. 24 Std. 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0 0,04 0,03 0,02 0,01 0 0,05 0,04 0,03 0,02 0, ,00E-01 8,00E-02 6,00E-02 4,00E-02 2,00E-02 0,00E+00 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0 Typische Größe: Millionen von Tagesprofilen Millionen von Tagesverbrauchsprofilen enthalten wertvolle Informationen über das Verbrauchsverhalten der Kunden. 2 Der In-Memory- Mustererkennungs-Algorithmus ermittelt typische Lastprofile aus den enormen Datenmengen, fasst die Daten zusammen und kategorisiert das Nutzerverhalten. 3 Anstatt Millionen von individuellen Profilen auszuwerten, genügt es die typische Verbrauchsmuster anzusehen, um das Verhalten des Kunden zu verstehen. Diese Muster bilden die Grundlage für viele Folgeprozesse SAP AG. All rights reserved. Confidential 23
13 Beispiel 2: Energieeffizienz-Benchmarking und Zielgruppen für Energiemanagement-Services Herausforderung bei Centrica: Bei einer Einzelhandelskette mit 500 Filialen gilt es herauszufinden, welche Filialen die geringste Energieeffizienz aufweisen und entsprechend von Energieeffizienz-Programmen profitieren würden. Lassen sich aus den Smart-Meter-Daten potenzielle Gründe für die Ineffizienz einer Filialen ableiten? Verfügbare Informationen: Halbstündige Smart-Meter-Daten Klimatische Region Ladenfläche Öffnungszeiten (Anzahl der Stunden) Adjustierter Energie-Benchmarking-Ansatz: Anhand der Daten aller Filialen wird ein Regressionsmodell erstellt, das den erwarteten Verbrauch einer Filiale in Abhängigkeit deren Eigenschaften angibt: SQF( s) OH( s) CR( s) C ( s) SQM OH CR ex Benchmarking-Wert als Abweichung vom erwarteten Verbrauch: Jeder Mehrverbrauch über dem erwarteten Wert geschätzt anhand der Eigenschaften einer Filiale ist ein Hinweis auf eine mögliche Ineffizienz SAP AG. All rights reserved. Confidential 28
14
15 Danke! Michael Utecht Industry Expert Utilities Business Area COO Germany SAP Deutschland AG & Co. KG F M E
Echtzeiterkennung von Cyber-Angriffen auf IT-Infrastrukturen. Frank Irnich SAP Deutschland
Echtzeiterkennung von Cyber-Angriffen auf IT-Infrastrukturen Frank Irnich SAP Deutschland SAP ist ein globales Unternehmen... unser Fokusgebiet... IT Security für... 1 globales Netzwerk > 70 Länder, >
Evolution statt Revolution
Evolution statt Revolution Ihr Weg von SAP MaxDB zu SAP in-memory computing Jürgen Primsch, SAP AG 18. November 2010 Agenda 1. SAP MaxDB 2. SAP in-memory computing 3. Auf zu neuen Ufern 2010 SAP AG. All
In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden
In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden Jens Kaminski ERP Strategy Executive IBM Deutschland Ungebremstes Datenwachstum > 4,6 Millarden
Data Warehousing in der Praxis. SAP Business Information Warehouse (SAP-BW) SAP in-memory ein Überblick DW-Projekte in der Praxis. Thorsten Winsemann
Data Warehousing in der Praxis SAP Business Information Warehouse (SAP-BW) SAP in-memory ein Überblick DW-Projekte in der Praxis Thorsten Winsemann Data Warehousing in der Praxis Inhalt TW Zur Person SAP
Michael Kleinemeier Regional President DACH
Michael Kleinemeier Regional President DACH Alles Gute nachträglich zum Geburtstag lieber Karl Liebstückel Michael Kleinemeier Regional President DACH Unsere gemeinsame Mission Steigerung der Zufriedenheit
Data Warehousing in der Praxis. SAP Business Information Warehouse (SAP-BW) SAP in-memory ein Überblick DW-Projekte in der Praxis. Thorsten Winsemann
Data Warehousing in der Praxis SAP Business Information Warehouse (SAP-BW) SAP in-memory ein Überblick DW-Projekte in der Praxis Thorsten Winsemann Data Warehousing in der Praxis Inhalt TW Zur Person SAP
LOG AND SECURITY INTELLIGENCE PLATFORM
TIBCO LOGLOGIC LOG AND SECURITY INTELLIGENCE PLATFORM Security Information Management Logmanagement Data-Analytics Matthias Maier Solution Architect Central Europe, Eastern Europe, BeNeLux MMaier@Tibco.com
"Big Data welche Antwort hat SAP auf diesen aktuellen Trend in der IT?"
"Big Data welche Antwort hat SAP auf diesen aktuellen Trend in der IT?" Matthias Heiler, Solution Architect, Database & Technology, SAP Deutschland 23. April 2013 Do Things Differently Do Different Things
Business Mehrwerte von SAP HANA
Business Mehrwerte von SAP HANA von der Technologie zum Geschäft Halle, 07.05.2013 2013 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Agenda GISA im Überblick Was ist SAP HANA? Was
Oracle BI&W Referenz Architektur Big Data und High Performance Analytics
DATA WAREHOUSE Oracle BI&W Referenz Architektur Big Data und High Performance Analytics Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen
Cloud und Big Data als Sprungbrett in die vernetzte Zukunft am Beispiel Viessmann
Cloud und Big Data als Sprungbrett in die vernetzte Zukunft am Beispiel Viessmann Adam Stambulski Project Manager Viessmann R&D Center Wroclaw Dr. Moritz Gomm Business Development Manager Zühlke Engineering
Einführung in Hauptspeicherdatenbanken
Einführung in Hauptspeicherdatenbanken Harald Zankl Probevorlesung 13. 01., 13:15 14:00, HS C Inhaltsverzeichnis Organisation Überblick Konklusion Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 2/16 Organisation
Möglichkeiten für bestehende Systeme
Möglichkeiten für bestehende Systeme Marko Filler Bitterfeld, 27.08.2015 2015 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Agenda Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Einsatz-
SAP Technologien für die Telematik Chancen für die Versicherungsbranche. Dr. Alfred Geers, SAP Schweiz 28. Oktober 2014
SAP Technologien für die Telematik Chancen für die Versicherungsbranche Dr. Alfred Geers, SAP Schweiz 28. Oktober 2014 Der Markt ist bezüglich Telematik bereits in Bewegung Versicherungen Kunden Automobilhersteller
CISCO & SAP SAP HANA CISCO & BTC AG. o Strategie o Neue Möglichkeiten o Industrie 4.0 o Potenziale für die Energiewirtschaft.
BIG DATA Analytics Das Potenzial von SAP HANA Jörg Tröger Director Global & Strategic Partners EMEA Cisco SAP Competence Center 16. Okt. 2013 CISCO & SAP SAP HANA o Architektur o Strategie o Neue Möglichkeiten
Copyright 2015 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.
Schritt für Schritt in das automatisierte Rechenzentrum Converged Management Michael Dornheim Mein Profil Regional Blade Server Category Manager Einführung Marktentnahme Marktreife Bitte hier eigenes Foto
Open Source BI Trends. 11. Dezember 2009 Wien Konstantin Böhm
Open Source BI Trends 11. Dezember 2009 Wien Konstantin Böhm Profil Folie 2 JAX 2009 11.12.2009 Gründung 2002, Nürnberg 50 Mitarbeiter Innovative Kunden Spezialisiert auf Open Source Integration Open Source
SAP HANA ist schnell erklärt. TOBA Trainerwochenende vom 09. - 12. Mai 2013 in Prag
SAP HANA ist schnell erklärt TOBA Trainerwochenende vom 09. - 12. Mai 2013 in Prag Ihr Referent Steckbrief Name: Miroslav Antolovic Jahrgang: 1975 Stationen: SAP, Walldorf 1999-2004 Realtech, Walldorf
IN-MEMORY COMPUTING SAP HANA BASICS Werkzeug für Big Data
IN-MEMORY COMPUTING SAP HANA BASICS Werkzeug für Big Data PROFI Webcast Darmstadt, 12. Juni 2012 Christian Lenz SAP HANA IN MEMORY COMPUTING DATENWACHSTUM HEUTE UND IN DER ZUKUNFT Daten wachsen nicht linear,
Industrie 4.0 Predictive Maintenance. Kay Jeschke SAP Deutschland AG & Co. KG., Februar, 2014
Industrie 4.0 Predictive Maintenance Kay Jeschke SAP Deutschland AG & Co. KG., Februar, 2014 Anwendungsfälle Industrie 4.0 Digitales Objektgedächtnis Adaptive Logistik Responsive Manufacturing Intelligenter
DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle
DATA WAREHOUSE Big Data Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen aus Unternehmens- Daten ziehen! Datenmengen, Performance und Kosten Daten als Geschäftsmodell
www.braunconsult.de SAP HANA Einsatzmöglichkeiten und Potenziale
SAP HANA Einsatzmöglichkeiten und Potenziale Vorstellung HANA Einsatzmöglichkeiten und Potenziale SAP HANA Studio Performance Was ist SAP HANA : SAP HANA ist eine neue Plattform die die In-Memory Technologie
Migration SAP BW 7.3 auf SAP HANA
Migration SAP BW 7.3 auf SAP HANA IMCC 5.6.2013 Karl Schindler - IT 2011 SAP AG. All rights reserved. 1 Agenda Die Koehler Paper Group IT Landschaft InMemory - Technologie Anforderungen an modernes Reporting
SAP HANA als In-Memory-Datenbank-Technologie für ein Enterprise Data Warehouse
www.osram-os.com SAP HANA als In-Memory-Datenbank-Technologie für ein Enterprise Data Warehouse Oliver Neumann 08. September 2014 AKWI-Tagung 2014 Light is OSRAM Agenda 1. Warum In-Memory? 2. SAP HANA
FREUDENBERG IT. Mobile Business Intelligence
FREUDENBERG IT Mobile Business Intelligence Mobile Business Intelligence AGENDA Herausforderung mobiler Lösungen Vorstellung der Produkte Freudenberg ITs Lösungen Warum SAP? Herausforderung mobiler Lösungen
Big Data & High-Performance Analytics
Big Data & High-Performance Analytics Wolfgang Schwab, Senior Business Advisor Berlin 20.4.2012 PROJECTING THE GROWTH OF BIG DATA Source: IDC Digital Universe Study, sponsored by EMC, May 2010 THRIVING
SAP HANA -Umgebungen. Prof. Dr. Detlev Steinbinder, PBS Software GmbH, 2013
Information Lifecycle Management in SAP HANA -Umgebungen Prof. Dr. Detlev Steinbinder, PBS Software GmbH, 2013 Agenda Einführung Business Case Information Lifecycle Management (ILM) ILM und Migration nach
Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin
Software EMEA Performance Tour 2013 17.-19 Juni, Berlin Accenture s High Performance Analytics Demo-Umgebung Dr, Holger Muster (Accenture), 18. Juni 2013 Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company,
Big Data Herausforderungen für Rechenzentren
FINANCIAL INSTITUTIONS ENERGY INFRASTRUCTURE, MINING AND COMMODITIES TRANSPORT TECHNOLOGY AND INNOVATION PHARMACEUTICALS AND LIFE SCIENCES Big Data Herausforderungen für Rechenzentren RA Dr. Flemming Moos
Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht)
Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Christian Haag, DATA MART Consulting Consulting Manager Oracle DWH Team
HANA. TOBA-Team Dresden 19.05.2012
HANA TOBA-Team Dresden 19.05.2012 Kunde droht mit Auftrag! Ein großer Discounter schickt Anfrage: Bis wann und zu welchem Preis können Sie 30.000 Stück liefern? Die Hektik beginnt! Bis wann Welche und
Industrie 4.0 und Smart Data
Industrie 4.0 und Smart Data Herausforderungen für die IT-Infrastruktur bei der Auswertung großer heterogener Datenmengen Richard Göbel Inhalt Industrie 4.0 - Was ist das? Was ist neu? Herausforderungen
Mit In-Memory Technologie zu neuen Business Innovationen. Stephan Brand, VP HANA P&D, SAP AG May, 2014
Mit In-Memory Technologie zu neuen Business Innovationen Stephan Brand, VP HANA P&D, SAP AG May, 2014 SAP Medical Research Insights : Forschung und Analyse in der Onkologie SAP Sentinel : Entscheidungsunterstützung
Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence
Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence 1 Menschen beraten Menschen beraten BTC zeigt Wege auf - Sie entscheiden BTC zeigt Wege auf - Sie entscheiden Martin Donauer BTC Business
Echtzeitanalysen aus Perspektive der Endanwender
Echtzeitanalysen aus Perspektive der Endanwender Ulrich Zeh Nexthink S.A. Country Mgr. Deutschland Jörg Dannenberg Adiccon GmbH Geschäftsführer Konzeptionelle Abbildung eines IT-Service IT-Service Backup
Oracle 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse
10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse Marcus Bender Strategisch Technische Unterstützung (STU) Hamburg 1-1 BI&W Market Trends DWH werden zu VLDW Weniger Systeme, mehr Daten DWH werden konsolidiert
GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013
OSC Smart Integration GmbH SAP Business One GOLD-Partner in Norddeutschland GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 SAP Business One v.9.0 Heiko Szendeleit AGENDA OSC-SI 2013 / SAP Business One
Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht
Datawarehouse Architekturen Einheitliche Unternehmenssicht Was ist Datawarehousing? Welches sind die Key Words? Was bedeuten sie? DATA PROFILING STAGING AREA OWB ETL OMB*PLUS SAS DI DATA WAREHOUSE DATA
26. November 2014 HERZLICH WILLKOMMEN! SAP & Camelot Supplier Management Forum. Walldorf, SAP Guesthouse Kalipeh. From Innovations to Solutions.
26. November 2014 HERZLICH WILLKOMMEN! SAP & Camelot Supplier Management Forum Walldorf, SAP Guesthouse Kalipeh From Innovations to Solutions. Agenda SAP & Camelot Supplier Management Forum Lieferantenmanagement
AKWI-Fachtagung 2014. SAP HANA Live als Basis für operatives Reporting in Echtzeit. Customizing und Anwendung
AKWI-Fachtagung 2014 Darius Nowak Prof. Dr. Harald Ritz Jörg Wolf SAP HANA Live als Basis für operatives Reporting in Echtzeit Customizing und Anwendung 1 Agenda 1. Einleitung 2. Motivation 3. SAP HANA
Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1. OLAP und Datawarehousing
Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1 OLAP und Datawarehousing OLAP & Warehousing Die wichtigsten Produkte Die Gliederung Produkt Bewertung & Vergleiche Die Marktentwicklung Der aktuelle
Schnellste Realtime Segmentierung weltweit
Schnellste Realtime Segmentierung weltweit powered by 1 Über Webtrekk Gegründet 2004 in Berlin Einer der führenden europäischen Webanalyseanbieter 45 Mitarbeiter 2 2nd only to Omniture 3 Referenzen Kunden
Operational Big Data effektiv nutzen TIBCO LogLogic. Martin Ulmer, Tibco LogLogic Deutschland
Operational Big Data effektiv nutzen TIBCO LogLogic Martin Ulmer, Tibco LogLogic Deutschland LOGS HINTERLASSEN SPUREN? Wer hat wann was gemacht Halten wir interne und externe IT Richtlinien ein Ist die
In-Memory Data Management mit SAP HANA in München 5.7.2012. 2012 SAP AG. All rights reserved. 1
In-Memory Data Management mit SAP HANA in München 5.7.2012 2012 SAP AG. All rights reserved. 1 SAP leitet wesentliche Wendepunkte der IT-Technologie ein und revolutioniert damit die Prozesse in Unternehmen.
Industrie 4.0 22.07.2014
Industrie 4.0 Georg Weissmüller 22.07.2014 Senior Consultant Fertigungsindustrie Agenda Überblick Industrie 4.0/Anwendungsfälle Intelligenter Service Augmented Reality Diskussion 2014 SAP AG or an SAP
Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen
Intelligente Vernetzung von Unternehmensbereichen Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Sächsische Industrie- und Technologiemesse Chemnitz, 27. Juni 2012, Markus Blum 2012 TIQ Solutions
InspireIT. SAP HANA Sesam öffne dich. Stefan Kühnlein Solution Architekt OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH. Frankfurt am Main, 11.05.
InspireIT SAP HANA Sesam öffne dich Stefan Kühnlein Solution Architekt OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Frankfurt am Main, 11.05.2015 OPITZ CONSULTING GmbH 2015 Seite 1 Checker Fragen Ist SAP HANA eine
SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen
SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen Top Intelligence: Big Data & SAP HANA Zürich, Frankfurt, Hamburg, München, Mülheim/R Februar 2014 Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder
S A P B W O N H A N A P R O O F O F C O N C E P T B E I S. O L I V E R
S A P B W O N H A N A P R O O F O F C O N C E P T B E I S. O L I V E R S T E F A N M A R K 07.07.2015 F O L I E 1 V O N 2 7 F I R M E N P O R T R A I T S. O L I V E R GESCHICHTE F O L I E 2 V O N 2 7 F
welcome to a hot topic
welcome to a hot topic «swiss1mobile - we do» Rainer Albert Stocker, november 2014 Innovation M2M, BigData-, mobile Service-Technologie- Innovation generiert neue Markt-Dienstleistungen mit enormen ROI
Projektvorgehen. SAP HANA-Implementierung für SAP NetWeaver BW
Projektvorgehen SAP HANA-Implementierung für SAP NetWeaver BW Szenario A: Upgrade der bestehenden Landschaft Arbeitspakete und Projektschritte Ramp-Up Coaching bzw. Projektmanagement BW on HANA- Assessment
Big-Data-Technologien - Überblick - Prof. Dr. Jens Albrecht
Big-Data-Technologien - Überblick - Quelle: http://www.ingenieur.de/panorama/fussball-wm-in-brasilien/elektronischer-fussball-smartphone-app-helfen-training Big-Data-Anwendungen im Unternehmen Logistik
HANA Operation. Patrick Meier, Director Business Development / Partner 22 May 2014
HANA Operation Patrick Meier, Director Business Development / Partner 22 May 2014 E R F O L G R E I C H E S H O S T I N G V O N S A P U N D D R I T TA N W E N D U N G E N A U F S A P H A N A Regensdorf,
Zukunftsträchtige Potentiale: Predictive Analysis mit SAP HANA & SAP BO
innovation@work Zukunftsträchtige Potentiale: Predictive Analysis mit SAP HANA & SAP BO thinkbetter AG Florian Moosmann 8. Mai 2013 1 Agenda Prädiktive Analyse Begriffsdefinition Herausforderungen Schwerpunktbereiche
IT-Services. Fair und kompetent. Das Transformationsszenario und gemachte Erfahrungen damit
IT-Services. Fair und kompetent. Das Transformationsszenario und gemachte Erfahrungen damit Praxisevent «SAP» Agenda 1 Migrations-Szenarien 2 4 3 Migration im Überblick Erfahrungen aus dem Migrationsprojekt
Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr?
Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Günther Stürner, Vice President Sales Consulting 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights Überschrift 2 Copyright 2011, Oracle and/or
David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects
Thema: David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Autor: Dipl. Wirtsch.-Inf. Torsten Kühn PRAXIS-Consultant PRAXIS EDV- Betriebswirtschaft- und
SQL Server 2012. Technischer Überblick. Patrick Heyde
SQL Server 2012 Technischer Überblick Patrick Heyde Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/patrick_heyde Patrick.Heyde@Microsoft.com SQL Server 2012 Highlights Der neue
DWH Szenarien. www.syntegris.de
DWH Szenarien www.syntegris.de Übersicht Syntegris Unser Synhaus. Alles unter einem Dach! Übersicht Data-Warehouse und BI Projekte und Kompetenzen für skalierbare BI-Systeme. Vom Reporting auf operativen
IT-Dienstleistung: Beratung, Projektmanagement, Software Entwicklung, Application und Service Management UNTERNEHMENSPRÄSENTATION IT-P GMBH
IT-Dienstleistung: Beratung, Projektmanagement, Software Entwicklung, Application und Service Management UNTERNEHMENSPRÄSENTATION IT-P GMBH Wir wollen in die Riege der führenden IT-Dienstleister in Deutschland.
Ihr Weg zu SAP S/4 HANA Finance Technische Voraussetzungen, Implementierung, Migration
Ihr Weg zu SAP S/4 HANA Finance Technische Voraussetzungen, Implementierung, Migration Michael Steuck SAP Consulting Public Ihr Weg zu SAP S/4HANA Finance Identify Value Migrate Innovate Welchen Mehrwert
SAP MRP Cockpit on HANA. Prototypische Evaluierung an der TU Ilmenau. Marco Blumenstein. X-CASE GmbH
SAP MRP Cockpit on HANA Prototypische Evaluierung an der TU Ilmenau X-CASE GmbH Albert-Einstein-Straße 3 98693 Ilmenau / Thür. Tel.: +49 3677 20 88 0 Fax: +49 3677 20 88 29 E-mail: info@x-case.de Internet:
Analyse von unstrukturierten Daten. Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria
Analyse von unstrukturierten Daten Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria Evolution von Business Intelligence Manuelle Analyse Berichte Datenbanken (strukturiert) Manuelle Analyse Dashboards
Software-Contest 2012 20.11.2012 BERNEXPO erleben und geniessen Sie live. 2012 SAP AG. All rights reserved. 1
Software-Contest 2012 20.11.2012 BERNEXPO erleben und geniessen Sie live 2012 SAP AG. All rights reserved. 1 Über DDIAG Gegründet 1975, heute 10 Mitarbeitende Schlüsselfertige IT-Gesamtlösungen (Soft-
HANA Solution Manager als Einstieg
Markus Stockhausen HANA Solution Manager als Einstieg Collogia Solution Day Hamburg 28.04.2016 Agenda HANA Solution Manager als Einstieg 1 Überblick 2 Techniken 3 Sizing Collogia Unternehmensberatung AG,
Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr
Infor PM 10 auf SAP 9.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche zu vermeiden. Sie können
Business Intelligence Center of Excellence
Center of Excellence Eine Businessinitiative von Systematika und Kybeidos Werner Bundschuh Was ist das? In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting).
Erfolgreiches Zusammenarbeiten von IT und Marketing am Beispiel von Meta Daten Management
Erfolgreiches Zusammenarbeiten von IT und Marketing am Beispiel von Meta Daten Management Sprecher: Uwe Nadler, Senior Managing Consultant 1 Marketing braucht unterschiedliche Informationen, um entsprechende
IT SECURITY MANAGEMENT MIT ARIS CLOUD ENTERPRISE
IT SECURITY MANAGEMENT MIT ARIS CLOUD ENTERPRISE Christoph Lorenz Software AG Cloud Service Operations SOFTWARE AG DIGITAL BUSINESS PLATFORM Die Software AG hat die weltweit erste Digital Business Platform
BI-Kongress 2016 COMBINED THINKING FOR SUCCESS - BI & S/4HANA
BI-Kongress 2016 COMBINED THINKING FOR SUCCESS - BI & S/4HANA AUFSTELLUNG OPTIMIEREN. ENTWICKELN SIE IHRE SYSTEMLANDSCHAFT WEITER UND VERKAUFEN SIE DIE CHANCEN IHREN ANWENDERN Yu Chen, Thorsten Stossmeister
Data. Guido Oswald Solution Architect @SAS Switzerland. make connections share ideas be inspired
make connections share ideas be inspired Data Guido Oswald Solution Architect @SAS Switzerland BIG Data.. Wer? BIG Data.. Wer? Wikipedia sagt: Als Big Data werden besonders große Datenmengen bezeichnet,
Trends im Markt für Business Intelligence. Patrick Keller, Senior Analyst & Prokurist CeBIT 2016
Trends im Markt für Business Intelligence Patrick Keller, Senior Analyst & Prokurist CeBIT 2016 18.03.2016 BARC 2016 2 IT Meta-Trends 2016 Digitalisierung Consumerization Agilität Sicherheit und Datenschutz
SOA im Zeitalter von Industrie 4.0
Neue Unterstützung von IT Prozessen Dominik Bial, Consultant OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Standort Essen München, 11.11.2014 OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2014 Seite 1 1 Was ist IoT? OPITZ CONSULTING
Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller
Was ist? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität
IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch
IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch Markus Ruf, Geschäftsführer mip GmbH Jens Kretzschmar, Senior
Big Data & High-Performance Analytics: Anwendungsszenarien
Big Data & High-Performance Analytics: Anwendungsszenarien Dr. Thomas Keil, Program Manager Business Analytics Frankfurt 26.4.2012 McKinsey-Studie zeigt Big Value Quelle: McKinsey Global Institute, May
SAP BI Fokustage 2015
SAP BI Fokustage 2015 Agenda 13:30 Uhr Begrüßung 13:45 Uhr Quo vadis SAP BW? Die Backend-Strategie der SAP Windhoff Software Services GmbH 14:30 Uhr Projektvortrag: Mobile Dashboard-Anwendung mit SAP Design
FRT Consulting GmbH. Projekt KATEGO Komfortable SAP-Datenanalyse. Gustav Sperat FRT Consulting GmbH. www.frt.at. Wir machen aus Daten Wissen.
FRT Consulting GmbH Projekt KATEGO Komfortable SAP-Datenanalyse Gustav Sperat FRT Consulting GmbH 1 FRT Consulting das Unternehmen Spin off der TU Graz von langjährigen IT Experten Hauptsitz Graz, Büro
Mit Excel Know-how webbasierte BI- Applikationen erstellen #MobileBI Business Driven Intelligence
Mit Excel Know-how webbasierte BI- Applikationen erstellen #MobileBI Jochen Heßler, 16.03.2015 2002 Gegründet in Freiburg, Deutschland 2002 Heute Büros in Freiburg, Frankfurt, Düsseldorf, Paris, Boston
SAS Analytics bringt SAP HANA in den Fachbereich
Pressemitteilung Hamburg, 08. November 2013 SAS Analytics bringt SAP HANA in den Fachbereich Ergonomie kombiniert mit Leistungsfähigkeit: die BI-Experten der accantec group geben der neuen Partnerschaft
Big Data Mythen und Fakten
Big Data Mythen und Fakten Mario Meir-Huber Research Analyst, IDC Copyright IDC. Reproduction is forbidden unless authorized. All rights reserved. About me Research Analyst @ IDC Author verschiedener IT-Fachbücher
BI vision 2015 Customer Experience Management Reporting mit SAP BusinessObjects. 23.04.2015 / Rainer Dewes / Vodafone GmbH
BI vision 2015 Customer Experience Management Reporting mit SAP BusinessObjects 23.04.2015 / Rainer Dewes / Vodafone GmbH Inhalt Vodafone GmbH CEM Reporting CEM in der Praxis CEM in der Zukunft Vodafone
SAP Cloud for Customer
protask Inforeihe SAP Cloud for Customer www.protask.eu 25.04.2014 1 Agenda Ziel Lösungsbeschreibung / Abdeckung Integration von SAP in der Cloud Abgrenzung von SAP in der Cloud zu SAP CRM Live-Demo www.protask.eu
Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link
Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Konrad Linner, solvistas GmbH Nürnberg, 20.November 2012 Inhaltsverzeichnis Vorstellung solvistas
Copyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
1 Oracle Fusion Middleware Ordnung im Ganzen Matthias Weiss Direktor Mittelstand Technologie ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG 2 Agenda Begriffe & Ordnung Fusion Middleware Wann, was, warum Beispiel für
Wie profitiert SAP MaxDB von SSD Technologie?
Wie profitiert SAP MaxDB von SSD Technologie? Direktor Software und Services SAP MaxDB InfoTage 2014 15.-25. September 2014 Purpose Agenda MaxDB ENTERPRISE EDITION Including Mobile DB Monitor MaxDB & SSD
SAP Cloud for Sales für ALGRA AG. Effiziente Umsetzung eines neuen Kundeninformationssystems für mehr Transparenz im Markt
für ALGRA AG Effiziente Umsetzung eines neuen Kundeninformationssystems für mehr Transparenz im Markt Aarau, Donnerstag, 26. Februar 2015 Simon Helbling ABILITA AG Markus Römer ABILITA AG Agenda für ALGRA
Automatisierung mit der Line of Business verbinden. Ralf Paschen
Automatisierung mit der Line of Business verbinden Ralf Paschen Agenda Die Herausforderung Was wollen wir? Was hindert uns? Was müssen wir lösen? Wir automatisieren 3 Property of Automic Software. All
IRIS. Reporting-Plattform. Autor MD Software & Design 11.02.2013-0.8. Professionelles Berichtswesen in Unternehmen
IRIS Reporting-Plattform Professionelles Berichtswesen in Unternehmen Autor MD Software & Design 11.02.2013-0.8 Berichtswesen & Reporting in Unternehmen Situation Gleiche Zahlen und Werte werden in Unternehmen
Internes Kontrollsystem in der IT
Internes Kontrollsystem in der IT SOA 404 und SAS 70 stellen neue Anforderungen an Qualität und Sicherheit der IT 2007 by Siemens AG. All rights reserved. Neue Sicherheitsanforderungen durch SOX ENRON,
Web 2.0 Mobile Szenarien Mehrwert für Anwender
MEHRWERK Web 2.0 Mobile Szenarien Mehrwert für Anwender Die Unternehmen, die auf das Mobile Web setzen, sind auf dem richtigen Weg. Es hat Zukunft wenn die Anbieter für ihre Kunden einen echten Mehrwert
Prozess- und Datenmanagement Kein Prozess ohne Daten
Prozess- und Datenmanagement Kein Prozess ohne Daten Frankfurt, Juni 2013 Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder BI Brain Trust Prozess- und Datenmanagement Erfolgreiche Unternehmen sind Prozessorientiert.
EXASOL AG Zahlen & Fakten
Big Data Management mit In-Memory-Technologie EXASOL AG Zahlen & Fakten Name: EXASOL AG Gründung: 2000 Tochterges.: Management: Produkte: Firmensitz: Niederlassung: EXASOL Cloud Computing GmbH Steffen
Richtige und schnelle Entscheidungen trotz sich änderner Anforderungen mit Microsoft Dynamics AX und Microsoft SQL Server Reporting Services
Launch Microsoft Dynamics AX 4.0 Richtige und schnelle Entscheidungen trotz sich änderner Anforderungen mit Microsoft Dynamics AX und Microsoft SQL Server Reporting Services Sonia Al-Kass Partner Technical
Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen
Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen BPM Forum 2011 Daniel Liebhart, Dozent für Informatik an der Hochschule für Technik Zürich, Solution Manager, Trivadis AG Agenda Einleitung:
Big Data: Nutzen und Anwendungsszenarien. CeBIT 2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC
Big Data: Nutzen und Anwendungsszenarien CeBIT 2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Big Data steht für den unaufhaltsamen Trend, dass immer mehr Daten in Unternehmen anfallen und von
BW powered by HANA. Martin Effinger Month 06, 2013
BW powered by HANA Martin Effinger Month 06, 2013 winnovation Quick Facts Form Aktiengesellschaft Gründung 28.3.2006 Aktienkapital 200 000 CHF (100% im Besitz des Mgt) Ort Baar (Zug, Schweiz) Mitarbeiter
Wird BIG DATA die Welt verändern?
Wird BIG DATA die Welt verändern? Frankfurt, Juni 2013 Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder BI Brain Trust Big Data Entmythisierung von Big Data. Was man über Big Data wissen sollte. Wie
SAP Customer Engagement Intelligence - Kundenanalysen der nächsten Generation
SAP Customer Engagement Intelligence - Kundenanalysen der nächsten Generation Alexander Schroeter, Head of Outbound PM MEE, CRM & Commerce, SAP AG Regensdorf, November 19, 2013 SAP Customer Engagement