Data Warehouse Automation und Life Cycle Management mit AnalyticsCreator

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1 Data Warehouse Automation und Life Cycle Management mit AnalyticsCreator

2 Unternehmensdaten Gründung: 1988 Mitarbeiter: 20 Standorte Lichtenfels (Firmensitz) Fulda, Chemnitz, München (Vertrieb und Service) Kunden: > 250 (bundesweit) Kundensegment: Mittelständische Unternehmen 2

3 Unternehmensdaten Standorte Kunden Fulda Chemnitz Lichtenfels München 3

4 Unsere Geschäftsfelder CRM Modulare und skalierbare CRM Lösungen Für Vertrieb, Marketing und Service Für verschiedene Plattformen, Web, Mobil GEDYS IntraWare CRM Business Analytics Aufbau Data Warehouse Berichte, Analysen und Visualisierungen Planung und Simulation BOARD All-In-One, AnalyticsCreator Cloud Collaboration Cloud Services für Produktivität und Zusammenarbeit Office 365, IBM Connections Enterprise File Sharing mit DRACOON Qualitätsmanagement Lösung für die Verwaltung Ihrer Handbücher und gelenkte Dokumentationen Für IBM Notes und Webbrowser PLATO xeri IT Infrastruktur Server, Storage, Virtualisierung, Netzwerke Firewall, Virenschutz und Datensicherung Archivierung, Signaturverwaltung Digitale Prozesse Beratung, Entwicklung und Support Microsoft Exchange, IBM Lotus Notes BPM und Workflow mit WEBCON BPS 5

5 Übliche Aufwände im BI-Projekt 20% 20% 15% Implementierung Sichten für Fakten und Dimensionen 50% 15% Implementierung Kern-DWH und ETL Kern-DWH ETL Datenquellen Staging 80% Generiert und automatisiert Reduzierung des Aufwands um 50-70% Erhöhung der Qualität und Transparenz Reduzierung der Komplexität durch Standardisierung und grafische Modellierung Reduzierung des Wartungsaufwandes 6

6 Herausforderungen bei Data Warehouse Projekten Lange Projektlaufzeiten, hohe Kosten, hohes Projektrisiko Change Management ist umständlich und unflexibel Einsatz konventioneller ETL-Tools erfordert viel manuelles Coding Standardisierung ist kaum durchsetzbar, da individuell entwickelt Architektur oftmals nicht Best Practise und state of the art Single Point of Truth nur mit hohem Aufwand erreichbar 7

7 Time to Market verkürzen Neue Anforderungen schnell und sicher umsetzen Schnelles Prototyping für schnelle Ergebnisse und gesicherte Erkenntnisse Analytics-Projekte in der geplanten Zeit und im geplanten Budget umsetzen Agile Projektvorgehensweise liefert schnell Ergebnisse und berücksichtigt Changes Wichtige interne Ressourcen weniger binden Mehr Zeit für wertvollere Aufgaben anstatt manuelles Data Warehouse Coding 8

8 AnalyticsCreator liefert Mehrwert von Anfang an DWH-Aufbau in Tagen statt in Wochen Dauerhafter Nutzen auch bei Changes Keine Herstellerabhängigkeit Abbildung des kompletten Lebenszyklus Grafische Modellierung und Konfiguration statt manueller Codierung Wiederverwendbarkeit durch Metadaten-Konnektoren und Makros Historisierung per Mausklick Reduzierung der Komplexität und des Risikos Generierung nach anerkannten Industriestandards 9

9 Beliebige Datenquellen und BI-Lösungen Breite Unterstützung von Datenquellen, z.b. SAP, Oracle, MS SQL, CSV, ODBC, MS Dynamics, etc. Vordefinierte Metadaten-Konnektoren vereinfachen die Verwendung und das Verständnis für die Ursprungsdaten mitgeliefert für SAP FI/CO und MS Dynamics, eigene können definiert werden Für die SAP-Anbindung wird der Theobald-Konnektor unterstützt Generierung von SSIS-Packages für die Abbildung der ETL-Prozesse Bei Bedarf: Generierung von tabularen oder dimensionalen SSAS Modellen (Cubes und Dimensionen), z.b. für die direkte Verwendung in Power BI Generiertes DWH kann von beliebigen BI-Lösungen verwendet werden, z.b. BOARD 10

10 Vorteile und Nutzen für Entscheider Risikominimierung Erhebliche Zeitund Kostenersparnis Geringer TCO Unterstützung GDPR / EU-DSGVO Automatische Dokumentation Invesitionsschutz bestehender Lösungen Unabhängigkeit von Herstellern und Tools 11

11 Vorteile und Nutzen für IT- und Fachabteilung Reduzierung der Komplexität Verbesserung der Qualität Einfache Bedienung, schnelle Ergebnisse Wiederverwendbarkeit Weiterverwendung bestehender BI-Tools Moderne Architekturen und Standards Standardisierung Transparenz 12

12 Typische Einsatzbereiche Aufbau neues DWH Modernisierung DWH Prototyping Einhaltung von Compliance ROI ist schnell erreicht Moderne Architekturen und Standards Wird trotz Notwendigkeit aus Kostengründen oft nicht durchgeführt Schneller Aufbau eines DWH für Prototypen In größeren Organisationen sind DWA Tools manchmal vorgeschrieben 13

13 Lizenzmodell Lizenzierung erfolgt als Subscription mit fester Laufzeit (je nach Package) Zahlung monatlich, jährlich oder komplett Upfront Starter Core Premium Unlimited Prototyping 1 Firma 5 Firmen 10 Firmen 30 Firmen n/a 1 Developer 1 Developer 1 Developer 1 Developer 1 Developer 6 Monate Laufzeit 24 Monate Mindestlaufzeit 24 Monate Mindestlaufzeit 24 Monate Mindestlaufzeit 12 Monate Mindestlaufzeit Limitiert auf 2 DWH Modelle Nur für Prototyping Keine Verlängerung möglich 14

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15 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 16