Datenbankstammtisch. Oracle's multidimensionale Lösungen: Oracle OLAP und Oracle Essbase. M. Fischer Dresden,

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Datenbankstammtisch. Oracle's multidimensionale Lösungen: Oracle OLAP und Oracle Essbase. M. Fischer Dresden, 15.06.2011"

Transkript

1 Datenbankstammtisch Oracle's multidimensionale Lösungen: Oracle OLAP und Oracle Essbase M. Fischer Dresden,

2 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

3 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

4 Robotron - Zahlen und Fakten Gründungsjahr 1990 Mitarbeiterzahl 260 (Stand 04/2011) Stammkapital 1,8 Mio. EUR Umsatz ,2 Mio. EUR Geschäftssitz Stuttgarter Str Dresden Oracle-Partner Tschechien ISO 9001 zertifiziert Schweiz Österreich Lösungs- und Entwicklungspartnerschaft Tochterunternehmen Russland

5 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

6 Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle Essbase Oracle OLAP Zweck Typ. Endanwender Kundenspezifisce analytische und BI-Anwendungen mit einem Fokus auf EPM; gebaut und gewartet von Fachanwendern Controller, Analysten in Fachabteilung, Fachabteilungsmgmt. Käufer Fachabteilung IT Systembetreiber Fachabteilung (und IT) IT Datenmanagement Speichert Daten in einer multidimensionalen Datenbank auf Platte und im Hauptspeicher Verbessert die Performance und analytischen Fähigkeiten SQLbasierter BI-Anwendungen DBA, Fachanwender, Anwender bestehender Berichtswerkzeuge Speicherform Multidimensional Multidimensional Speichert Daten in multidimensioalen Objekten in der Oracle DB Abfragesprache MDX und XML/A SQL oder Query Rewrite Metadaten-Management Benutzerverwaltet IT-administriert Security Essbase und andere (z.b. LDAP) Oracle DB Architektur Eigenständiger OLAP Server, Teil der Oracle Fusion Middleware Integrierte OLAP Engine in der Oracle DB

7 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

8 Oracle OLAP Geschichte Mainframe Express Entwickelt von Management Decision Systems (MDS) 1985 Übernahme von MDS durch Information Resources (IRI) C-basierte Express Engine pcexpress (auf PC), Express MDB (auf anderen Plattformen) Express bekommt GUIs Financial Management System, SalesAnalyzer, u.a Übernahme von IRI durch Oracle Express Server, Oracle Financial Analyzer, Oracle Sales Analyzer, Express Web Agent, Express SPL, Entwicklerwerkzeuge Ab 1998 Oracle integriert Express Engine direkt in die Datenbank 2002 Erstes OLAP Release: Oracle9i OLAP Analytic Workspace Manager, OLAP DML, OLAP API

9 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

10 Oracle OLAP Option zur Oracle Database Enterprise Edition, aktuell 11gR2 Integrierte multidimensionale Engine mit fortgeschrittenen analytischen Funktionen und Aggregationen Gewichtete und hierarchische Aggregationsmethoden OLAP Catalog (OLAPSYS) erweitert das Data Dictionary, um multidimensionale Modelle zu beschreiben OLAP DML und java-basierendes OLAP API SQL-Erweiterungen für den Zugriff auf multidimensionale Datentypen (Analytic Workspace): OLAP_TABLE, MODEL Administration über Oracle Enterprise Manager und Analytic Workspace Manager

11 Analytic Workspace Container multidimensionaler Daten und Objekte (Dimensionen, Variablen, Programme, Formeln) Analytic Workspace (AW) wird als BLOB in relationalen Tabellen verwaltet Programmiersprache OLAP DML AW kann angelegt und verwaltet werden mit: Analytic Workspace Manager (AWM) Oracle Warehouse Builder (OWB) AW XML API OLAP DML AW entspricht im weiteren Sprachgebrauch konzeptionell einem OLAP Cube

12 Analytic Workspace Manager

13 Analytic Workspace Manager

14 Oracle OLAP Frontends Oracle BI Enterprise Edition Oracle Discoverer Plus OLAP Oracle OLAP Excel Add-in (OLAP 10g) Oracle BI Beans (OLAP 10g) SQL-basierte BI-Werkzeuge und kundenspez. SQL-basierte oder API-basierte Anwendungen Drittanbieter: Simba Technologies MDX Provider for Oracle OLAP, Bissantz DeltaMaster, Miner3D

15 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

16 OLAP Cubes Views SQL Query von OLAP Cubes (Analytic Workspaces) OLAP Cube wird als Star-Schema in relationalen Views repräsentiert Dimensionen- und Fakten-Views Detail- und Summen-Faktenzeilen Analytische Faktenspalten für Kennzahlen OLAP Cube enthält Alle Kombinationen und Summenebenen Analytische Berechnungen

17 Abfrage an ein Star-Schema Abfrage ohne OLAP Cubes Abfrage mit OLAP Cube Views WITH sales_dense AS (SELECT [breakout columns] sales, SUM(sales) over(partition BY [breakout columns] ORDER BY [time column] ASC range BETWEEN unbounded preceding AND CURRENT ROW) AS sales_ytd FROM (SELECT [breakout columns] a.sales FROM (SELECT [breakout columns] SUM(f.sales) sales FROM [table list] WHERE [star join and other filters] GROUP BY [breakout columns) a PARTITION BY(breakout columns) RIGHT OUTER JOIN (-- need list of all time periods SELECT DISTINCT [time columns] FROM time_dim b ON([join on relevant time level])) ) Continued SELECT [breakout columns], sales, sales_prior_year sales_ytd, sales_ytd_prior_year FROM sales_cube_view WHERE [star join] Vereinfachte, performante Abfrage

18 Analytische Funktionen in OLAP Zeitreihenanalye Auswahl an Funktionen Finanz-Modelle Prognose einfach Expertensystem Verteilungen Regressionen Berechnete Elemente Eigene Funktionen und vieles mehr mittels OLAP Cube Views alle per SQL erreichbar!

19 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

20 Klassische Lösung für die Verwaltung von Aggregaten BI Tool Materialized Views für bessere Performance Region SQL Date Sales by Region Sales by Date Query Rewrite Sales Sales by Product Sales by Channel Product Relationales Star-Schema (Tabellen) Channel

21 Viele unterschiedliche Abfragen = viele MVs = Umfangreich! More Time Star Schema Preparation Time Less Time Less Ad-Hoc More Ad-Hoc Predictable Queries Unpredictable Query Patterns Simple Calculations Sophisticated Calculations Ad-Hoc Nature of Application and Query Patterns

22 Cube-Organized Materialized Views Ein einzelner OLAP Cube liefert das Äquivalent tausender Summen-Kombinationen Der Oracle11g SQL Query Optimizer behandelt OLAP Cubes als MV s und schreibt die Abfragen entsprechend um Cube Refresh mit den Standard MV Prozeduren

23 Innovative, einmalige Funktion in Oracle Datenbank BI Tool Cube-Organized Materialized Views Region SQL Date Query Rewrite Product Relationales Star-Schema (Tabellen) Channel Automatic Refresh dbms_mview.refresh('cb$unit_cube','f')

24 Viele unterschiedliche Abfragen = Ein Cube = Einfach! More Time Star Schema Preparation Time Multidimensional Data Types Less Time Less Ad-Hoc More Ad-Hoc Predictable Queries Unpredictable Query Patterns Simple Calculations Sophisticated Calculations Ad-Hoc Nature of Application and Query Patterns

25 Query Rewrite zum OLAP Cube

26 Query Rewrite zum OLAP Cube Explain Plan Before Query Time Before

27 Query Rewrite zum OLAP Cube Explain Plan After Query Time After Database Query Optimizer schreibt automatisch Abfrage auf OLAP Cube um

28 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

29 Praxisbeispiel Oracle OLAP: Münchner Preisindex Wunsch des Sozialreferates einen Münchner Preisindex zu berechnen Aussagen zu Preisentwicklungen, auch im Vergleich zu Land und Bund Preisindex wird monatlich ermittelt und basiert auf einem Warenkorb mit 733 gewichteten Produkten Produkte werden mittels COICOP (Classification of Individual Consumption by Purpose, UN-Klassifizierung) verschlüsselt COICOPs lassen sich nach Verwendungsart über mehrere Ebenen gruppieren

30 Preisindex-Berechnung Aus Einzelpreisen für jedes der 733 Produkte (COICOP) im Warenkorb werden über Durchschnittspreise pro Geschäftskategorie zunächst Elementarindizes pro Geschäftskategorie und daraus Teilindizes gebildet Teilindizes werden mittels Wägungsanteil gewichtet entlang der Ebenen bis hin zum Verbraucherpreisindex aggregiert usw. Oracle OLAP Ausgangsmaterial: monatliche Einzelpreise, sowie zentral ermittelte Teilindizes (sogenannte Z-Positionen)

31 Definition des OLAP-Cubes im AWM

32 Definition des OLAP-Cubes im AWM

33 Definition des OLAP-Cubes im AWM

34 Auswertung im Discoverer für OLAP

35 Auswertung im Discoverer für OLAP

36 Warum Oracle OLAP? Ausgangssituation: zwei Dimensionen (COICOP, Zeit) mit komplexer Aggregation der Kennzahl (Verbraucherpreisindex) Multidimensionale Berechnungsengine in der Datenbank hohe Abfrageperformance Vielzahl an fortgeschrittenen Aggregationsfunktionen gewichtete und hierarchische Operatoren Konzentration auf Algorithmus, statt auf Implementierung Vorhandene Oracle-Infrastruktur im Projekt Datenbank Enterprise Edition Discoverer für OLAP

37 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

38 Oracle Essbase Geschichte 1992 Essbase wird durch Arbor Software veröffentlicht Extended Spread Sheet database APIs und Essbase Web Gateway 1998 Fusion von Arbor mit Hyperion Solutions neue Hyperion Anwendungen Begriff Business Performance Management (BPM) wird geprägt neue Speicherformen, Hybrides OLAP 2007 Übernahme von Hyperion durch Oracle Essbase wird Kern von Oracle s Enterprise Performance Management Strategie

39 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

40 Oracle Essbase Komponenten Essbase Datenbank (MDBMS) Essbase Administration Services Essbase Studio Features Großer Funktionsumfang (Zeitreihen, Forecasts, Statistische und multidimensionale Funktionen) Vielzahl von Berechnungsmethoden (Aggregation entlang definierter Hierarchien, gespeicherte und dynamische Berechnung auf Dimensionswerten, Kalkulationsskripte) Zurückschreiben in den Cube (z.b. für Plandaten) Unterstützung von MDX- und XML/A-Abfragen Zahlreiche Schnittstellen (Java-, C-, VB-API, MaxL) und Anbindung von Quellen (RDBMS, Flat Files, Excel, XML, )

41 Essbase Administration Services

42 Oracle Essbase Frontends Oracle BI Enterprise Edition Oracle Hyperion Smart View for Office Oracle Hyperion Anwendungen Hyperion Planning, Hyperion Financial Reporting, Hyperion Web Analyzer, Hyperion Interactive Reporting, Hyperion Visual Explorer, Hyperion Smart Space MDX/XMLA-basierte BI-Werkzeuge und kundenspez. MDX/XMLA-basierte oder API-basierte Anwendungen Drittanbieter: Applix, Arcplan, Cognos, Bissantz, Business Objects

43 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

44 Praxisbeispiel Oracle Essbase: Informationsdatenbank Komm. Finanzen Ursprünglich eine OFA-Anwendung des Statistisches Landesamt Sachsen Produktiv seit 1998 Basiert auf Oracle Express Oracle Financial Analyzer (OFA) seit 2009 desupported Migrationsprojekt: Ablösung der OFA-Anwendung durch Kombination von Oracle Essbase und Oracle BI Suite Über 100 Finanzkennzahlen sächsischer Gemeinden Daten liegen seit 1992 sehr detailliert vor Wesentliche Auswertedimensionen: Parameter, Gemeinden, Zeit

45 Datenbasis Aktuell Verarbeitung von zwei Datensätzen Quartalsweise Kassendaten (ca neue DS pro Quartal) Jährl. Jahresendrechnungsdaten (ca neue DS pro Jahr) Datensätze, sowie sämtliche Informationen zu Dimensionen und Hierarchien werden in Textdateien geliefert Aktuelles Datenvolumen: ca. 50 GByte in 32 Datenwürfeln Kassendaten Zeit Jahresendrechnung Jahre Gebietsstand (Datum) Wert Gemeinden Gebietsstand (Datum) Wert Gemeinden Parameter Parameter Gliederung

46 Besonderheiten der Auswertedimensionen Parameterdimension: Umfasst tatsächlich erfasste und berechnete Kennzahlen Gruppiert in unbalancierter Hierarchie Gemeindedimension: Umfasst alle sächsischen Gemeinden und kommunalen Verbände Neben Regionalhierarchie, zahlreiche hierarchisch gruppierbare Zuordnungen für Gemeinden Zeitveränderliche Gemeindestrukturen und -zuordnungen: Neuer Gebietsstand, in der Regel zum Für Vergleichbarkeit der Finanzdaten findet mit jedem neuen Jahr Umrechnung der vergangenen Jahre auf neuen Gebietsstand statt erhöhtes Datenvolumen

47 Besonderheiten der Aggregation Aggregation in der Regel Summen Ausnahmen: Bestandsgrößen: letzter Wert über Zeit, ansonsten Summe Quoten: nicht aggregierbar, Berechnung aus aggregierten Basiswerten Besonderheiten bei Einwohnerzahlen Für jede Kennzahl wird zusätzlich Kennzahlwert/1000 und Kennzahlwert/Einwohner bestimmt

48 Aufbau Essbase-Datenbank

49 Auswertung mittels Oracle BI EE 11g

50 Agenda Kurzvorstellung Robotron Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle OLAP Geschichte Technologie OLAP Cube Views Cube-Organized Materialized Views Praxisbeispiel: Münchner Preisindex Oracle Essbase Geschichte Technologie Praxisbeispiel: Informationsdatenbank Kommunale Finanzen Produktpositionierung

51 Oracle s multidimensionale Lösungen im Überblick Oracle Essbase Oracle OLAP Zweck Typ. Endanwender Kundenspezifisce analytische und BI-Anwendungen mit einem Fokus auf EPM; gebaut und gewartet von Fachanwendern Controller, Analysten in Fachabteilung, Fachabteilungsmgmt. Käufer Fachabteilung IT Systembetreiber Fachabteilung (und IT) IT Datenmanagement Speichert Daten in einer multidimensionalen Datenbank auf Platte und im Hauptspeicher Verbessert die Performance und analytischen Fähigkeiten SQLbasierter BI-Anwendungen DBA, Fachanwender, Anwender bestehender Berichtswerkzeuge Speicherform Multidimensional Multidimensional Speichert Daten in multidimensioalen Objekten in der Oracle DB Abfragesprache MDX und XML/A SQL oder Query Rewrite Metadaten-Management Benutzerverwaltet IT-administriert Security Essbase und andere (z.b. LDAP) Oracle DB Architektur Eigenständiger OLAP Server, Teil der Oracle Fusion Middleware Integrierte OLAP Engine in der Oracle DB

52 Strategie treibt Produktevolution Oracle Essbase und Oracle OLAP haben ein Jahrzehnte altes Erbe und Erfahrung Früher waren Oracle Essbase und Oracle OLAP (Express) in der gleichen Position Viele gemeinsame/ähnliche Funktionalitäten und Fähigkeiten ABER die Oracle und Hyperion Strategien gingen vor Jahren auseinander Darum sind die OLAP-Produkte heute sehr unterschiedlich Oracle OLAP Zielmarkt: Data Warehousing, Abfrageperformance, analytischer Inhalt für SQL-basierte BI Tools Oracle Essbase Zielmarkt: Performance Management, Controlling

53 Produktpositionierung Spektrum der OLAP Anforderungen Oracle Essbase Oracle OLAP Enterprise Performance Management Oracle OLAP ist optimal für Beschleunigung von Abfragegeschwindigkeiten analytischen Inhalt für SQL-basierte BI Tools auf Oracle Datenbank Oracle Essbase ist ideal für Performance Management Anwendungen Beide Produkte sind strategisch für Oracle Beide können Bestandteil einer Kundenlösung sein; Architektur und Mitwirkung der IT bestimmen, was am besten passt Produktsynergien und Integrationsplanung haben gerade erst begonnen Enhanced Data Warehousing

54 Buchempfehlung Oracle Essbase & Oracle OLAP: The Guide to Oracle's Multidimensional Solution (Osborne Oracle Press Series) Mcgraw-Hill Professional (2009) ISBN-13:

55 Fragen und Antworten Marco Fischer Dipl.-Wirtschaftsinformatiker Leitender Systemberater Certified Business Intelligence Professional Robotron Datenbank-Software GmbH Stuttgarter Straße Dresden Telefon: (0351) Telefax: (0351) Mobil: (0151) Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse

Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse Marc Bastien Oracle BI Presales Agenda Performanceprobleme in Oracle DWH: gibt s das überhaupt? Mögliche Gründe und Lösungen

Mehr

Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1. OLAP und Datawarehousing

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

Mehr

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis Stefan Hess Business Intelligence Trivadis GmbH, Stuttgart 2. Dezember 2008 Basel Baden Bern Lausanne Zürich Düsseldorf Frankfurt/M. Freiburg i. Br. Hamburg

Mehr

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 BIW - Überblick Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 Annegret Warnecke Senior Sales Consultant Oracle Deutschland GmbH Berlin Agenda Überblick

Mehr

Wann nutze ich welchen semantischen Layer im Kontext von SAP HANA? [B3] Francis Fink Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch

Wann nutze ich welchen semantischen Layer im Kontext von SAP HANA? [B3] Francis Fink Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch Wann nutze ich welchen semantischen Layer im Kontext von SAP HANA? [B3] Francis Fink Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch Obwohl mit der Verwendung von SAP HANA ein neuer semantischer Layer zum Einsatz kommt,

Mehr

Essbase und Oracle Database OLAP Option zwei OLAP-Lösungen von Oracle. Andreas Wegehaupt Principal Solution Consultant BI Oracle Deutschland GmbH

Essbase und Oracle Database OLAP Option zwei OLAP-Lösungen von Oracle. Andreas Wegehaupt Principal Solution Consultant BI Oracle Deutschland GmbH Essbase und Oracle Database OLAP Option zwei OLAP-Lösungen von Oracle Andreas Wegehaupt Principal Solution Consultant BI Oracle Deutschland GmbH Agenda Business Intelligence und die

Mehr

Oracle BI Publisher Webservice API in Action

Oracle BI Publisher Webservice API in Action Oracle BI Publisher Webservice API in Action Marco Fischer Agenda Firmenvorstellung Einführung Oracle BI Publisher Webservice API WSDL-Beispiel Security Nutzung der BI Publisher Webservices soapui APEX

Mehr

good. better. outperform.

good. better. outperform. good. better. outperform. Quo Vadis Oracle BI Relational oder besser multidimensional? DOAG 2013 Business Intelligence, 17.04.2013 Dirk Fleischmann Director Business Intelligence & DWH Business Intelligence

Mehr

Essbase und Oracle OLAP Option zwei OLAP-Lösungen von Oracle

Essbase und Oracle OLAP Option zwei OLAP-Lösungen von Oracle Essbase und Oracle OLAP Option zwei OLAP-Lösungen von Oracle Andreas Wegehaupt Oracle Deutschland GmbH Schlüsselworte: Oracle Essbase, Oracle OLAP, Online Analytical Processing (OLAP) Einleitung Oracle

Mehr

Oracle Business Intelligence (OBIEE) 12c Ein erster Einblick in die neue Reporting-Engine von Oracle

Oracle Business Intelligence (OBIEE) 12c Ein erster Einblick in die neue Reporting-Engine von Oracle Oracle Business Intelligence (OBIEE) 12c Ein erster Einblick in die neue Reporting-Engine von Oracle David Michel Consultant Business Intelligence, Apps Associates GmbH Apps Associates Apps Associates

Mehr

Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen

Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen Praxistag für die öffentliche Verwaltung 2012 Titel Präsentation Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen Referenten-Info Gerhard Tschantré, Leiter Controllerdienste

Mehr

Oracle OLAP: Eine Übersicht

Oracle OLAP: Eine Übersicht Oracle OLAP: Eine Übersicht Marc Bastien Business Unit Datenbank Oracle Deutschland GmbH Decus IT Symposium, 22.04.2004 Oracle OLAP Übersicht Agenda Begriffe klären ROLAP, MOLAP etc. FrontEnd, Backend

Mehr

Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group

Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group Agenda Vorstellung Alegri International Überblick Microsoft Business Intelligence Sharepoint Standard Business Intelligence Tool Excel Service

Mehr

Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH)

Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH) Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH) Verteilung und Integration von Informationen im Verkehrsbereich Thema: OLAP in verteilten Data-Warehouse- Umgebungen Vortrag: Christian

Mehr

OLAP-Option: Einfach und performant betriebliche Kennzahlen erstellen und auswerten

OLAP-Option: Einfach und performant betriebliche Kennzahlen erstellen und auswerten OLAP-Option: Einfach und performant betriebliche Kennzahlen erstellen und auswerten Frank Schneede, ORACLE Deutschland GmbH Bereits seit der Version 9i ist die OLAP-Option eine Kernfunktionalität der Oracle

Mehr

Developing SQL Data Models MOC 20768

Developing SQL Data Models MOC 20768 Developing SQL Data Models MOC 20768 In diesem Kurs lernen Sie das Implementieren von multidimensionale Datenbanken mithilfe der SQL Server Analysis Services (SSAS) und durch das Erstellen von tabellarische

Mehr

SQL Cockpit & SAP HANA Prüfen Sie Ihre SQL Abfragen auf HANA-Tauglichkeit

SQL Cockpit & SAP HANA Prüfen Sie Ihre SQL Abfragen auf HANA-Tauglichkeit SQL Cockpit & SAP HANA Prüfen Sie Ihre SQL Abfragen auf HANA-Tauglichkeit Johann Fößleitner Cadaxo GmbH email: johann.foessleitner@cadaxo.com Twitter: @foessleitnerj Agenda 1 SAP HANA Integrationsszenarien

Mehr

So erstellen Sie wichtige Berichte mit Microsoft Technologie Tipps für PMO und IT

So erstellen Sie wichtige Berichte mit Microsoft Technologie Tipps für PMO und IT TPG Webinar-Serie 2016 zum PPM Paradise Thema 2.2 So erstellen Sie wichtige Berichte mit Microsoft Technologie Tipps für PMO und IT Mit Peter Huemayer Agenda Welche Berichte machen Sinn? Welche Daten haben

Mehr

OWB 10.2 Experts im Einsatz: Automatisierung von Designschritten bei der Bayer Healthcare AG. Referent: Lutz Bauer, Senior Systemberater, MT AG

OWB 10.2 Experts im Einsatz: Automatisierung von Designschritten bei der Bayer Healthcare AG. Referent: Lutz Bauer, Senior Systemberater, MT AG OWB 10.2 Experts im Einsatz: Automatisierung von Designschritten bei der Bayer Healthcare AG Referent: Lutz Bauer, Senior Systemberater, MT AG Inhaltsverzeichnis Kurzvorstellung Data Warehouse Bayer Healthcare

Mehr

BUSINESS INTELLIGENCE IM MITTELSTAND EIN PRAXISBERICHT

BUSINESS INTELLIGENCE IM MITTELSTAND EIN PRAXISBERICHT BUSINESS INTELLIGENCE IM MITTELSTAND EIN PRAXISBERICHT Meik Truschkowski Architekt für Business Intelligence und Data Warehousing nobilia-werke J. Stickling GmbH & Co. KG Verl, den 31. Oktober 2011 UNTERNEHMENSPROFIL

Mehr

BI around the world - Globale Reporting Lösungen bei Continental Automotive

BI around the world - Globale Reporting Lösungen bei Continental Automotive BI around the world - Globale Reporting Lösungen bei Continental Automotive Stefan Hess Trivadis GmbH Stuttgart Herbert Muckenfuss Continental Nürnberg Schlüsselworte: Oracle BI EE, Business Intelligence,

Mehr

Business Intelligence. Bereit für bessere Entscheidungen

Business Intelligence. Bereit für bessere Entscheidungen Business Intelligence Bereit für bessere Entscheidungen Business Intelligence Besserer Einblick in Geschäftsabläufe Business Intelligence ist die Integration von Strategien, Prozessen und Technologien,

Mehr

Data Integration and ETL with Oracle Warehouse Builder

Data Integration and ETL with Oracle Warehouse Builder Oracle University Kontakt: +43 (0)1 33 777 401 Data Integration and ETL with Oracle Warehouse Builder Dauer: 5 Tage Lerninhalte Die Teilnehmer lernen, wie sie Mappings oder Prozessflüsse zum Laden von

Mehr

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche

Mehr

SAP Business Intelligence

SAP Business Intelligence SAP Business Intelligence Helmut Roos Diplom-Ingenieur Unternehmensberater Grundlagen zu Netweaver 7.0 D-67067 Ludwigshafen +49 (621) 5 29 44 65 Data Acquisition Common Read / Write Interface Open Interface

Mehr

Praktikum und Masterarbeit bei Robotron

Praktikum und Masterarbeit bei Robotron Praktikum und Masterarbeit bei Robotron Mein Sprungbrett ins Berufsleben Bianca Böckelmann 20. Juni 2014 Agenda Studium & beruflicher Werdegang Robotron Datenbank-Software GmbH Allgemeine Informationen

Mehr

Oracle 9i Einführung. Performance Tuning. Kurs. Teil 12 Materialized Views. Universität Hannover. Praxisbeispiel. Migration.

Oracle 9i Einführung. Performance Tuning. Kurs. Teil 12 Materialized Views. Universität Hannover. Praxisbeispiel. Migration. Kurs Oracle 9i Einführung Performance Tuning Teil 12 Materialized Views Timo Meyer Wintersemester 2005 / 2006 Seite 1 von 9 Seite 1 von 9 Agenda 1. Einführung Materialized Views 2. 3. Materialized View

Mehr

BI für Jedermann. Neue Möglichkeiten durch die Oracle BI-Suite Enterprise Edition

BI für Jedermann. Neue Möglichkeiten durch die Oracle BI-Suite Enterprise Edition BI für Jedermann Neue Möglichkeiten durch die Oracle BI-Suite Enterprise Edition Wolfgang Rütter Bereichsleiter Informationssysteme OPITZ CONSULTING Gummersbach GmbH 1 Warum BI für Jedermann? 1. Historie

Mehr

XML in der Oracle Datenbank "relational and beyond"

XML in der Oracle Datenbank relational and beyond XML in der Oracle Datenbank "relational and beyond" Ulrike Schwinn (Ulrike.Schwinn@oracle.com) Oracle Deutschland GmbH Oracle XML DB Ein Überblick 1-1 Agenda Warum XML in der Datenbank? Unterschiedliche

Mehr

ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten. Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG

ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten. Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG MT AG managing technology Key-facts: 1994: Gründung als MT Software GmbH 2000:

Mehr

arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011

arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011 arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011 arcplan 2011 Agenda Was ist arcplan Edge? Komponenten von arcplan Edge arcplan Edge Roadmap Live Demo arcplan

Mehr

Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools

Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools C02: Praxisvergleich OLAP Tools Ein Seminar der DWH academy Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools Das Seminar "Praxisvergleich OLAP-Tools" bietet den Teilnehmern eine neutrale Einführung in die Technologien

Mehr

Einleitung. ROLLUP, CUBE und GROUPING. Markus Jägle (markus.jaegle@trivadis.com) Art der Info Technische Background Info (April 2002)

Einleitung. ROLLUP, CUBE und GROUPING. Markus Jägle (markus.jaegle@trivadis.com) Art der Info Technische Background Info (April 2002) Betrifft Autör: GROUPING_ID Markus Jägle (markus.jaegle@trivadis.com) Art der Info Technische Background Info (April 2002) Quelle Aus dem Oracle9i Data Warehousing Guide und den Kursen New Features Oracle9i

Mehr

Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server MOC 20466

Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server MOC 20466 Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server MOC 20466 In dem fünftägigen Kurs Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server lernen Sie das Erstellen gesteuerter Enterprise

Mehr

bersicht Datenbanken und Datawarehouses Datenbank Datenbanksysteme Niels Schršter

bersicht Datenbanken und Datawarehouses Datenbank Datenbanksysteme Niels Schršter bersicht Niels Schršter EinfŸhrung GROUP BY Roll UpÔs Kreuztabellen Cubes Datenbank Ansammlung von Tabellen, die einen ãausschnitt der WeltÒ fÿr eine Benutzergruppe beschreiben. Sie beschreiben die funktionalen

Mehr

SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management. Anke Noßmann Syncwork AG

SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management. Anke Noßmann Syncwork AG SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management Anke Noßmann Syncwork AG SAP HERUG Partnertag, Berlin 06. November 2009 Inhalt 1. Ausgangssituation 2. Alternative

Mehr

Dimensionale Modellierung mit Oracle BI EE und Oracle OLAP Tipps und Tricks aus der Praxis

Dimensionale Modellierung mit Oracle BI EE und Oracle OLAP Tipps und Tricks aus der Praxis Dimensionale Modellierung mit Oracle BI EE und Oracle OLAP Tipps und Tricks aus der Praxis DOAG Konferenz 2010 Claus Jordan Senior Consultant, Trivadis GmbH 16.11.2010 Basel Bern Lausanne Zürich Düsseldorf

Mehr

Index- und Zugriffsstrukturen für. Holger Brämer, 05IND-P

Index- und Zugriffsstrukturen für. Holger Brämer, 05IND-P Index- und Zugriffsstrukturen für Data Warehousing Holger Brämer, 05IND-P Index- und Zugriffstrukturen für Data Warehousing Materialisierte Sichten Bitmap-Indexe Verbundindexe Materialisierte Sichten gehören

Mehr

Oracle BI Publisher in der Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus. Eine Mehrwertdiskussion

Oracle BI Publisher in der Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus. Eine Mehrwertdiskussion Oracle BI Publisher in der Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus Eine Mehrwertdiskussion Der Oracle BI Publisher als Teil der Oracle BI Suite versus Oracle BI Publisher Standalone Der Oracle

Mehr

Microsoft SQL Server 2005 Konfigurierung, Administration,

Microsoft SQL Server 2005 Konfigurierung, Administration, Ruprecht Droge, Markus Raatz 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Microsoft SQL Server 2005 Konfigurierung,

Mehr

Datenschätze heben: Data Mining Carsten Czarski Leitender Systemberater Business Unit Database ORACLE Deutschland GmbH

<Insert Picture Here> Datenschätze heben: Data Mining Carsten Czarski Leitender Systemberater Business Unit Database ORACLE Deutschland GmbH Datenschätze heben: Data Mining Carsten Czarski Leitender Systemberater Business Unit Database ORACLE Deutschland GmbH Agenda Data Mining... erste Schritte... Der Data Mining-Ansatz

Mehr

Oracle Spatial Die Plattform für Geo-Business-Intelligence. Carsten Czarski ORACLE Deutschland B.V. & Co KG

<Insert Picture Here> Oracle Spatial Die Plattform für Geo-Business-Intelligence. Carsten Czarski ORACLE Deutschland B.V. & Co KG Oracle Spatial Die Plattform für Geo-Business-Intelligence Carsten Czarski ORACLE Deutschland B.V. & Co KG Oracle: Die offene Geodatenbank Native Datentypen Vektordaten und Rasterdaten

Mehr

good. better. outperform.

good. better. outperform. good. better. outperform. Analytic mit Oracle BI relational oder besser multidimensional? 8. Oracle BI & DWH Konferenz, 20.03.2013 Dirk Fleischmann Director Business Intelligence & DWH Business Intelligence

Mehr

SQL Server 2008 Überblick. Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk

SQL Server 2008 Überblick. Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk SQL Server 2008 Überblick Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk SQL Server 2008 Sichere, vertrauenswürdige Datenplattform Optimierte und vorhersehbare

Mehr

CITRA-Forum. Nutzen Sie das Potential all Ihrer Daten: Geodata Warehouse mit der Oracle Plattform. CITRA-Forum im Schloß 2009

CITRA-Forum. Nutzen Sie das Potential all Ihrer Daten: Geodata Warehouse mit der Oracle Plattform. CITRA-Forum im Schloß 2009 Nutzen Sie das Potential all Ihrer Daten: Geodata Warehouse mit der Oracle Plattform im Schloß 2009 Sinzig, 15.09.2009 Carsten Czarski, Oracle Deutschland GmbH Agenda Geodaten gestern, heute, morgen Geo-DWH

Mehr

Lebenslauf. Persönliche Angaben. Sprachen. Aus- und Weiterbildung. mündlich: gut schriftlich: gut Grundkenntnisse. Englisch.

Lebenslauf. Persönliche Angaben. Sprachen. Aus- und Weiterbildung. mündlich: gut schriftlich: gut Grundkenntnisse. Englisch. Lebenslauf Persönliche Angaben Name, Vorname Aktuelle Position Nationalität Abplanalp, Dieter Senior Architect, Projekt Manager Schweizer Sprachen Deutsch Englisch Italienisch Muttersprache mündlich: gut

Mehr

Model Klausel - Der Excel-Killer von Oracle?

Model Klausel - Der Excel-Killer von Oracle? Model Klausel - Der Excel-Killer von Oracle? Andrea Kennel Trivadis AG Glattbrugg, Schweiz Schlüsselworte: Model Klausel, SQL, Data Warehousing, OLAP Zusammenfassung Ein Data Mart kann als ein Würfel mit

Mehr

Einführung relationale Datenbanken. Themenblock: Erstellung eines Cube. Schlüssel. Relationenmodell Relationenname Attribut. Problem.

Einführung relationale Datenbanken. Themenblock: Erstellung eines Cube. Schlüssel. Relationenmodell Relationenname Attribut. Problem. Themenblock: Erstellung eines Cube Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen

Mehr

Themenblock: Erstellung eines Cube

Themenblock: Erstellung eines Cube Themenblock: Erstellung eines Cube Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen

Mehr

SAP BI/BO Roadmap SAP BI Verteilung

SAP BI/BO Roadmap SAP BI Verteilung SAP BI/BO Roadmap SAP BI Verteilung Jörg Telle Martin Ruis Harald Giritzer SAP Österreich Agenda SAP BI BusinessObjects aktuelle Roadmap Investitionsschutz SAP BI Österreich-Erweiterungspaket II Verteilung

Mehr

Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08

Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08 Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08 Inhaltsverzeichnis SAP BUSINESS WAREHOUSE (BW) DATENKOLLEKTOR 3 GRUNDSÄTZLICHES:...3 DER BW DATENKOLLEKTOR ÜBERWACHT DIE FOLGENDEN KERNPROZESSE

Mehr

Moderne Datenbankentwicklung mit Hilfe von SQL Server Data Tools

Moderne Datenbankentwicklung mit Hilfe von SQL Server Data Tools Moderne Datenbankentwicklung mit Hilfe von SQL Server Data Tools David Schäfer Vorstellung: HMS Analytical Software Anwendungs-Know-how, u.a. Banken und Versicherungen Pharma- und Medizinprodukte Technologie-Know-how,

Mehr

Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung

Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung Dr. Andrea Kennel, Trivadis AG, Glattbrugg, Schweiz Andrea.Kennel@trivadis.com Schlüsselworte Data Warehouse, Cube, Data Mart, Bitmap Index, Star Queries,

Mehr

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 2 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 2 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 BIW - Überblick Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 2 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 Annegret Warnecke Senior Sales Consultant Oracle Deutschland GmbH Berlin Agenda Überblick

Mehr

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. 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

Mehr

Best Practices im Business-Reporting: So kombiniert man Hyperion Intelligence mit dem OWB. Referent: Jens Wiesner, Systemberater, MT AG

Best Practices im Business-Reporting: So kombiniert man Hyperion Intelligence mit dem OWB. Referent: Jens Wiesner, Systemberater, MT AG Best Practices im Business-Reporting: So kombiniert man Hyperion Intelligence mit dem OWB Referent: Jens Wiesner, Systemberater, MT AG MT AG managing technology Key-facts: 1994: Gründung als MT Software

Mehr

Mala Bachmann September 2000

Mala Bachmann September 2000 Mala Bachmann September 2000 Wein-Shop (1) Umsatz pro Zeit und Produkt Umsatz Jan Feb Mrz Q1 Apr 2000 Merlot 33 55 56 144 18 760 Cabernet-S. 72 136 117 325 74 1338 Shiraz 85 128 99 312 92 1662 Rotweine

Mehr

Von ODBC zu OLE DB. Neue Möglichkeiten der Datenintegration. Harald Gladytz, Team Vertrieb ESRI Niederlassung Leipzig

Von ODBC zu OLE DB. Neue Möglichkeiten der Datenintegration. Harald Gladytz, Team Vertrieb ESRI Niederlassung Leipzig Von ODBC zu OLE DB Neue Möglichkeiten der Datenintegration Harald Gladytz, Team Vertrieb ESRI Niederlassung Leipzig Von ODBC zu OLE DB Begriffsbestimmung ODBC, OLE DB, COM, ADO... Unterschiede zwischen

Mehr

Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle

Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle Jens Kübler Imperfektion und erweiterte Konzepte im Data Warehousing 2 Grundlagen - Datenanalyse Systemmodell Datenmodell Eingaben System Schätzer Datentypen Datenoperationen

Mehr

MCSA: SQL 2016 Database Development

MCSA: SQL 2016 Database Development MCSA: SQL 2016 Database Development Querying Data with Transact-SQL & Developing SQL Databases Seminarziel In diesem 6-tägigen Kurs werden die Teilnehmer von Grund auf in die Entwicklung

Mehr

Werkzeuge für Datenbank Handwerker: IBM Data Studio und IBM Optim QWT

Werkzeuge für Datenbank Handwerker: IBM Data Studio und IBM Optim QWT Werkzeuge für Datenbank Handwerker: IBM Data Studio und IBM Optim QWT Neue Technologien effizient nutzen Ehningen, 3. Juli 2014 Rodney Krick rk@aformatik.de aformatik Training & Consulting GmbH & Co. KG

Mehr

Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH

Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH Dani Schnider Principal Consultant Business Intelligence BI Trilogie, Zürich/Basel 25./26. November 2009 Basel Baden Bern Lausanne Zürich

Mehr

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick Volker.Hinz@microsoft.com Was sagt der Markt? Fakten Meinung der Analysten zu Microsofts Angeboten Nutzen

Mehr

MS SQL Server 2012 (4)

MS SQL Server 2012 (4) MS SQL Server 2012 (4) Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren Marco Skulschus Jan Tittel Marcus Wiederstein Webseite zum Buch: http://vvwvv.comelio-medien.com/buch-kataiog/ms sql_server/ms sql

Mehr

Der Java Server beinhaltet Container für EJB, Servlet und JSP, darüber hinaus unterstützt er diejee 1.3 Version.

Der Java Server beinhaltet Container für EJB, Servlet und JSP, darüber hinaus unterstützt er diejee 1.3 Version. hehuvlfkw Oracle 9iApplication Server (9iAS) fasst in einem einzigen integrierten Produkt alle Middleware-Funktionen zusammen, die bisher nur mit mehreren Produkten unterschiedlicher Anbieter erreicht

Mehr

Datenbanken. Produkte Dienstleistungen Referenzen

Datenbanken. Produkte Dienstleistungen Referenzen Datenbanken Produkte Dienstleistungen Referenzen Produkte: MS SQL Server MS SQL Server 2005 Datenbankmodul Berichtssysteme mit Reporting Services Data Warehousing/Data Mining mit Analysis Services Schnittstellen

Mehr

Microsoft SQL Server 2005 - Konfigurierung, Administration, Programmierung

Microsoft SQL Server 2005 - Konfigurierung, Administration, Programmierung Ruprecht Droge, Markus Raatz Microsoft SQL Server 2005 - Konfigurierung, Administration, Programmierung Microsoft Press Vorwort XI 1 Einführung in SQL Server 2005 1 Geschichte des SQL Servers 1 Wichtige

Mehr

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr

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

Mehr

Architekturen. Von der DB basierten zur Multi-Tier Anwendung. DB/CRM (C) J.M.Joller 2002 131

Architekturen. Von der DB basierten zur Multi-Tier Anwendung. DB/CRM (C) J.M.Joller 2002 131 Architekturen Von der DB basierten zur Multi-Tier Anwendung DB/CRM (C) J.M.Joller 2002 131 Lernziele Sie kennen Design und Architektur Patterns, welche beim Datenbankzugriff in verteilten Systemen verwendet

Mehr

Development auf der Plattform SAP HANA

Development auf der Plattform SAP HANA Development auf der Plattform SAP HANA SAP HANA Architektur SAP HANA Studio Modellierung auf SAP HANA Web basierte Data Access Role und Berechtigung SAP HANA Plattform SAP HANA als Appliance SAP HANA in

Mehr

Oracle Business Intelligence Administration A Day in the Life of a Query

Oracle Business Intelligence Administration A Day in the Life of a Query Oracle Business Intelligence 11g Most complete. Most integrated. Oracle Business Intelligence Administration A Day in the Life of a Query Harald Erb Solution Architect BI&W Workshop Navigator Node Manager

Mehr

BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration

BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration Ergebnisse der BARC-Studie Data Warehouse Plattformen Dr. Carsten Bange BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration Data-Warehouse -Plattformen und Datenintegrationswerkzeuge im direkten Vergleich

Mehr

Business Intelligence: Markt, Trends und Technologien. Dr. Carsten Bange Darmstadt, 22.1.2008

Business Intelligence: Markt, Trends und Technologien. Dr. Carsten Bange Darmstadt, 22.1.2008 Business Intelligence: Markt, Trends und Technologien Dr. Carsten Bange Darmstadt, 22.1.2008 Business Intelligence & Corporate Performance Management Entwicklung des BI-Softwaremarktes Seit Jahren robustes

Mehr

Information-Design-Tool

Information-Design-Tool Zusatzkapitel Information-Design-Tool zum Buch»HR-Reporting mit SAP «von Richard Haßmann, Anja Marxsen, Sven-Olaf Möller, Victor Gabriel Saiz Castillo Galileo Press, Bonn 2013 ISBN 978-3-8362-1986-0 Bonn

Mehr

Business Intelligence Aufgabenstellung

Business Intelligence Aufgabenstellung Hochschule Darmstadt Business Intelligence (BI) Fachbereich Informatik Praktikum 2 Prof. Dr. C. Wentzel Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Sebastian Gobst Änderung: 15.06.2012 Datum: 30.05.2012 1. Einführung

Mehr

Kluge Entscheidung! Business Intelligence für Mittelstand und Fachabteilungen

Kluge Entscheidung! Business Intelligence für Mittelstand und Fachabteilungen Kluge Entscheidung! Business Intelligence für Mittelstand und Fachabteilungen Von Cubeware bekommen Sie alles, was Sie für leistungsstarke BI-Lösungen brauchen. 2 Cubeware steht für Erfahrung, Know-how

Mehr

Design Studio & Analysis Agenda

Design Studio & Analysis Agenda Agenda Übersicht der SAP BI Tools Übersicht der Analysis-Werkzeuge Installationsszenarien für Design Studio Live-Demo Roadmap und Neuerungen im Design Studio 1.3 Fragen und Antworten Folie 2 Agenda Übersicht

Mehr

Anwendertage WDV2012

Anwendertage WDV2012 Anwendertage WDV2012 28.02.-01.03.2013 in Pferdingsleben Thema: Business Intelligence mit Excel 2010 Referent: Dipl. Wirtsch.-Inf. Torsten Kühn PRAXIS-Consultant Alles ist möglich! 1 Torsten Kühn Dipl.

Mehr

Die Erkenntnis von gestern muss heute mit einem neuen. 19.06.2009 TEAM - Ihr Partner für IT 2

Die Erkenntnis von gestern muss heute mit einem neuen. 19.06.2009 TEAM - Ihr Partner für IT 2 Beratung Software Lösungen Integration von Reporting Tools in Oracle ADF 11g Applikation Der Inhalt dieses Vortrages beruht auf den Erfahrungen und Erkenntnissen zu einem bestimmten Zeitpunkt und unter

Mehr

Vorstellung IBM Cognos 10.2. Oliver Linder Client Technical Professional Business Analytics

Vorstellung IBM Cognos 10.2. Oliver Linder Client Technical Professional Business Analytics Vorstellung IBM Cognos 10.2 Oliver Linder Client Technical Professional Business Analytics Agenda IBM Cognos 10.2 Architektur User Interfaces IBM Cognos Workspace IBM Cognos Workspace Advanced IBM Cognos

Mehr

OLAP und der MS SQL Server

OLAP und der MS SQL Server OLAP und der MS SQL Server OLAP und der MS SQL Server OLAP-Systeme werden wie umfangreiche Berichtssysteme heute nicht mehr von Grund auf neu entwickelt. Stattdessen konzentriert man sich auf die individuellen

Mehr

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Datei: Asklepius DA Flyer_Leistung_2 Seite: 1 von:5 1 Umfassende Datenanalyse Mit Asklepius-DA

Mehr

Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt?

Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt? Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt? Reinhard Mense ARETO Consulting Bergisch Gladbach Schlüsselworte: DWH, Data Warehouse, ETL-Prozesse, Performance, Laufzeiten, Partitionierung,

Mehr

Einsatz von Oracle Business Intelligence. Erfahrungen aus der Projektpraxis

Einsatz von Oracle Business Intelligence. Erfahrungen aus der Projektpraxis Einsatz von Oracle Business Intelligence Erfahrungen aus der Projektpraxis Manfred Dubrow, 23. September 2010 Agenda Ziele und Mittel der Business Intelligence (BI) Business Intelligence mit Oracle Robotrons

Mehr

Oracle-Statistiken im Data Warehouse effizient nutzen

Oracle-Statistiken im Data Warehouse effizient nutzen Oracle-Statistiken im Data Warehouse effizient nutzen Reinhard Mense ARETO Consulting Köln Schlüsselworte: DWH, Data Warehouse, Statistiken, Optimizer, Performance, Laufzeiten Einleitung Für die performante

Mehr

Spring Dynamic Modules for OSGi Service Platforms

Spring Dynamic Modules for OSGi Service Platforms Gerd Wütherich freiberuflicher Softwarearchitekt Spring Dynamic Modules for OSGi Service Platforms Server Anwendungen mit Spring und Eclipse Equinox Agenda OSGi Technologie: OSGi Technologie im Überblick

Mehr

Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services

Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services (Engl. Originaltitel: Building Business Intelligence with Office XP and SQL 2000 Analysis Services) In diesem Artikel wird

Mehr

DIMEX Data Import/Export

DIMEX Data Import/Export DIMEX Data Import/Export PROCOS Professional Controlling Systems AG Gewerbeweg 15 FL- 9490 Vaduz PROCOS Professional Controlling Systems AG Inhaltsverzeichnis 1 ALLGEMEIN...3 2 GRUNDLEGENDE FUNKTIONEN...4

Mehr

1. Anforderungen an das Controlling

1. Anforderungen an das Controlling Groovy Way of Self Service BI mit Oracle Essbase Holger Huck Senior Consultant September 2013 Oracle Essbase ist die führende multidimensionale OLAP Datenbank. Sie verfügt über ein eigenes Datenbankformat

Mehr

Zeitlich abhängig von OWB?

Zeitlich abhängig von OWB? Zeitlich abhängig von OWB? 24. April 2007 Beat Flühmann Trivadis AG > IT Lösungsanbieter» Application Development, Application Performance Management, Business Communication, Business Intelligence, Managed

Mehr

SQL SERVER 2005 IM VERGLEICH ZU ORACLE 10G. Alexander Bittner, 07MIM Datenbanken II HTWK Leipzig, FbIMN

SQL SERVER 2005 IM VERGLEICH ZU ORACLE 10G. Alexander Bittner, 07MIM Datenbanken II HTWK Leipzig, FbIMN SQL SERVER 2005 IM VERGLEICH ZU ORACLE 10G Alexander Bittner, 07MIM Datenbanken II HTWK Leipzig, FbIMN Gliederung Rechnerarchitekturen Datenspeicherung Verbindungen / Instanzen SQL Standards Nebenläufigkeit

Mehr

Cubeware Connectivity for SAP Solutions

Cubeware Connectivity for SAP Solutions Cubeware Connectivity for SAP Solutions Beispiele und Anwendungsfälle 1. Modellierung, Extraction, Transformation und Loading mit Datenquelle SAP R/3 und mysap ERP Mit Hilfe des Cubeware Importers und

Mehr

Praxishandbuch SAP BW 3-1

Praxishandbuch SAP BW 3-1 Norbert Egger Praxishandbuch SAP BW 3-1 Technische Universität DarmsUdt FACHBEREICH INFORMATIK BIBLIOTHEK Inventar-Nr.: Ä/A< Sachgebiete: Standort- Co Galileo Press Inhalt Vorwort 13 Zu diesem Buch 17

Mehr

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht)

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

Mehr

Microsoft SQL Server 2000 Programmierung

Microsoft SQL Server 2000 Programmierung Rebecca M. Riordan Microsoft SQL Server 2000 Programmierung Schritt für Schritt Microsoft Press Einführung Ihr Ausgangspunkt Neue Features in SQL Server 2000 Verwenden der beiliegenden CD-ROM Systemanforderungen

Mehr

Data Mining mit Microsoft SQL-Server 2005/2008

Data Mining mit Microsoft SQL-Server 2005/2008 Data Mining mit Microsoft SQL-Server 2005/2008 Marcel Winkel Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften 19. Mai 2010 1 2 Klassifikationsalgorithmen

Mehr

ORACLE Application Express (APEX) und Workflows. Copyright 2014. Apps Associates LLC. 1

ORACLE Application Express (APEX) und Workflows. Copyright 2014. Apps Associates LLC. 1 ORACLE Application Express (APEX) und Workflows Copyright 2014. Apps Associates LLC. 1 Apps Associates Weltweit tätiger Dienstleister für Geschäfts- und Technologieberatung 2002 Gründung der Apps Associates

Mehr

Microsoft Azure Fundamentals MOC 10979

Microsoft Azure Fundamentals MOC 10979 Microsoft Azure Fundamentals MOC 10979 In dem Kurs Microsoft Azure Fundamentals (MOC 10979) erhalten Sie praktische Anleitungen und Praxiserfahrung in der Implementierung von Microsoft Azure. Ihnen werden

Mehr

Präsentation der Bachelorarbeit

Präsentation der Bachelorarbeit Präsentation der Bachelorarbeit Einrichtung einer BI-Referenzumgebung mit Oracle 11gR1 Jörg Bellan Hochschule Ulm Fakultät Informatik Institut für Betriebliche Informationssysteme 15. Oktober 2009 Agenda

Mehr