Charakteristika von Unternehmensanwendungen
|
|
- Jörn Pohl
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Charakteristika von Unternehmensanwendungen
2 Wozu werden Unternehmensanwendungen genutzt? Enterprise applications are about the display, manipulation, and storage of large amounts of often complex data and the support and automationof business processes with that data. Martin Fowler Patterns of Enterprise Application Architecture Patterns (2002) 2
3 Die Essenz Große Mengen komplexer Daten, die in der realen Welt existierende Entitäten abbilden Automatisierung von Geschäftsprozessen auf Basis dieser Daten Business Intelligence (BI) und Entscheidungsunterstützung, auf Basis dieser Daten 3
4 Herausforderung: Fassettenreiche Anwendungen Transaktionale Datenerfassung Sources: Machines, Transactional Apps, User Interaction, etc. Echtzeitanalysen auf strukturierten Daten Sources: Reporting, Classical Analytics, planning, simulation CPUs (multi-core + Cache) Main Memory Event Processing, Stream Data Sources: machines, sensors, high volume systems Data Management Textanalyse auf unstrukturierten Daten Sources: web, social, logs, support systems, etc. 4
5 Rückblick Bestellungseingang 1 Sales (Online Shop) Warenversand Verkaufsanalyse 2 Warenlager OLTP DB OLAP BI Tool Rechnungslegung ETL 3 Buchhaltung BW (BusinessWarehouse) 5
6 OLTP vs. OLAP Online Transaction Processing Online Analytical Processing Moderne ERP-System müssen sich aber zunehmend mit Mixed Workloads arrangieren. Beispiele: OLTP: Bestellung anlegen, Rechnung erstellen, Kontenbuchung, Anzeige von Kundendaten oder Bestellungen OLAP: Mahnlauf, Verfügbarkeitsprüfung, Cross-Selling, Operationales Reporting (Auflistung offenen Rechnungen) Aber: Heutige Anwendungen sind entweder für OLTP ODER OLAP Workloads optimiert. 6
7 Nachteile dieser Trennung OLAP-Systeme haben nicht die neuesten Daten OLAP-Systeme halten ein vordefinierte Untermenge aller Daten Kostenintensiver ETL Prozess muss beide System synchronisieren Es besteht große Redundanz der Daten Unterschiedliche Daten Schemata erzeugen höhere Komplexität für Anwendungen, die beide Systeme nutzen 7
8 OLTP Datenzugriffs Mythos Workload Analyse von Unternehmensanwendungen zeigt: OLTP und OLAP Workloads sind NICHT unterschiedlich 8
9 Vision Kombination von OLTP und OLAP Daten durch Nutzung moderner Hardware und Datenbanksysteme um eine Single Source of Truth, für Echtzeitanalysen, vereinfachte Anwendungen und Datenbankstrukturen zu nutzen. Abschaffung von, Extraction, Transformation, und Loading (ETL) Prozesse Vorberechnete Aggregate und ausmaterialisierte Views. 9
10 Vision Bestellungseingang 1 Sales (Online Shop) Warenversand Verkaufsanalyse 2 Warenlager OLTP DB OLAP BI Tool Rechnungslegung 3 Buchhaltung 10
11 Mixed Workload Charakteristika Komplette Zeilenoperationen und Materialisierung weniger Spalten Einfache und komplexe Abfragen Tuple Wiederherrstellung und Aggregationen und Group Bys INSERTS, UPDATES und viele SELECTS Kurze und lange Transaktionen Kleine und große Ergebnisse (Anzahl Zeilen) Vordefinierte und adhoc Abfragen Echtzeitveränderungen Single Source of Truth 11
12 Enterprise Data Characteristics Viele Spalten werden NICHT benutzt (DEFAULT Werte) Viele Spalten haben eine geringe Kardinalität NULL values/default values are dominant Zerstreute Verteilung erlaubt hohe Kompression Standard enterprise software data issparse and wide 12
13 Viele Spalten mit geringer Anzahl von Werten Analyse eines Buchhaltungssystems Distinctvalues in accounting document headers (99 attributes) CPG Logistics Banking High tech Discrete manufacturing 13
14 Many Columns are not Used Even Once 55% aller Spalten werden (im Durchschnitt) nicht benutzt 40% aller Spalten werden durch gar kein Unternehmen benutzt % of Columns 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 64% 78% 12% 9 % Inventory Management Financial Accounting 24% 13% Number of Distinct Values 14
15 Wide Tables Analysis of width of 144 most used* tables # Tables # Columns * Largest in terms of cardinality
16 Herausforderungen für Unternehmensanwendungen Riesige Codebasis Verarbeitung riesiger Datenmengen Verteilter/paralleler Zugriff Konzeptionelle Dissonanzen Kundenstruktur für Abt. 1 <> Kundenstruktur für Abt. 2 Komplexe Geschäfts(un)logik Veränderungen des Datenschema durch von Innen (e.g., Optimierung) von aussen (Evolution von Entitäten, neue Funktionalität) 16
Charakteris*ka von Unternehmensanwendungen
Charakteris*ka von Unternehmensanwendungen Wozu werden Unternehmensanwendungen genutzt? Enterprise applica*ons are about the display, manipula+on, and storage of large amounts of o@en complex data and
MehrBeispiele und Eigenschaften von Unternehmensanwendungen. Dr. Matthias Uflacker, Stefan Klauck 18. April 2018
Beispiele und Eigenschaften von Unternehmensanwendungen Dr. Matthias Uflacker, Stefan Klauck 18. April 2018 Vorlesungsinhalte/-aufbau Phase 1 Einführung zu Unternehmensanwendungen (2 Vorlesungen) Grundlagen
MehrEinführung 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
Mehr1 Einführung Ziele der Vorlesung Die Idee Lernkarte Selbsttest-Frage 3 Literaturhinweise 3
1 Einführung 1 1.1 Ziele der Vorlesung 1 1.2 Die Idee 1 1.3 Lernkarte 2 1.4 Selbsttest-Frage 3 Literaturhinweise 3 Teilt Die Zukunft von Enterprise-Computing 5 2 Neue Anforderungen an Enterprise Computing
MehrProduktionscontrolling auf dem Weg zur Industrie 4.0
Produktionscontrolling auf dem Weg zur Industrie 4.0 Intelligente Produktion durch Real-Time-Big-Data-Analyse von Sensordaten & Bern, 27.05.2016 Jörg Rieth Jedox vereinfacht Planung, Reporting & Analyse
MehrEinführung 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
MehrNeues aus der nicht-, semi- und relationalen Welt
Neues aus der nicht-, semi- und relationalen Welt Information Management Thomas Klughardt Senior System Consultant Das Big Data Problem Was bedeutet Big Data? Performancekritisch Echtzeit Cold Storage
MehrOracle Database 12c In-Memory Option 7/18/2014. Eckart Mader Oracle Deutschland B.V. & Co. KG. Karlsruhe, den
Oracle Database 12c In-Memory Option Eckart Mader Oracle Deutschland B.V. & Co. KG Karlsruhe, den 17.07.2014 2 1 Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction.
MehrInspireIT. 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
MehrInhaltsverzeichnis. Teil I Die Zukunft von Enterprise-Computing... 1 I I 2 3 3
Inhaltsverzeichnis 1 Einführung... 1.1 Ziele der Vorlesung. 1.2 Die Idee 1.3 Lemkarte... 1.4 Selbsttest-Frage. Literaturhinweise.. 1 I I 2 3 3 Teil I Die Zukunft von Enterprise-Computing... 2 Neue Anforderungen
MehrDatenbanken Unit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale Datenbanken
Datenbanken Unit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale Datenbanken 31. V. 2016 Outline 1 Organisatorisches 2 SQL 3 OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse OLTP and OLAP SAP 4 Objekt-relationale Datenbanken Beispiel
MehrDatenbanken Unit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale Datenbanken
Datenbanken Unit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale Datenbanken 17. V. 2017 Outline 1 Organisatorisches 2 SQL 3 OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse OLTP and OLAP SAP 4 Objekt-relationale Datenbanken Beispiel
MehrUnternehmensanwendungen. Dr. Matthias Uflacker, Stefan Klauck 16. April 2018
Unternehmensanwendungen Dr. Matthias Uflacker, Stefan Klauck 16. April 2018 Vorlesungsinhalte/-aufbau Phase 1 Einführung zu Unternehmensanwendungen (2 Vorlesungen) Grundlagen von spaltenorientierten Hauptspeicherdatenbanken
MehrDatenbanken Unit 9: OLAP, OLTP, Data Warehouse Ranking Algorithmen
Datenbanken Unit 9: OLAP, OLTP, Data Warehouse Ranking Algorithmen 28. V. 2018 Outline 1 Organisatorisches 2 OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse OLTP and OLAP SAP 3 Ranking 4 SQL Organisatorisches Ergebnisse
MehrWelche Verantwortung trägt ein CDO?
Big-Data and Data Science Day 25. Juli Hochschule der Medien Stuttgart Welche Verantwortung trägt ein? Holger Stelz Director Marketing & Business Development 1 UNISERV GmbH, Pforzheim 3 Beispiele - Uniserv
MehrIBM 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
MehrSAP 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
MehrScrum für Business Intelligence Projekte erfolgreich nutzen. Es begrüßt Sie Thomas Löchte
Scrum für Business Intelligence Projekte erfolgreich nutzen Es begrüßt Sie Thomas Löchte Die Informationsfabrik Die Informationsfabrik macht erfolgreiche BI und DWH Projekte und hat zufriedene, referenzierbare
MehrData Warehouse. Komponente der Business Intelligence und Qualitätsfaktor des Reportings
Wirtschaft Simon Schäfer Data Warehouse. Komponente der Business Intelligence und Qualitätsfaktor des Reportings Bachelorarbeit Bachelor Thesis Data Warehouse - Komponente der Business Intelligence und
MehrKomplexität der Information - Ausgangslage
Intuition, verlässliche Information, intelligente Entscheidung ein Reisebericht Stephan Wietheger Sales InfoSphere/Information Management Komplexität der Information - Ausgangslage Liefern von verlässlicher
MehrSoftware Engineering 2 (SWT2) Dr. Alexander Zeier. Chapter 3: Introduction to ERP Systems
Software Engineering 2 (SWT2) Dr. Alexander Zeier Chapter 3: Introduction to ERP Systems Standard Software vs. Individual Software 2 Software wird meist in 2 Phasen erstellt 1. Auftrag eines Kunden zur
MehrOracle 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<Insert Picture Here> 8. Business Intelligence & Data Warehouse Konferenz
1 The Safe Harbor The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment
MehrA Big Data Change Detection System. Carsten Lanquillon und Sigurd Schacht
A Big Data Change Detection System Carsten Lanquillon und Sigurd Schacht Digitale Transformation in Unternehmen u Umfassende Erfassung, Speicherung und Verfügbarkeit von Daten à Big Data Quelle: Rolland
MehrOracle 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
MehrEchtzeiterkennung 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, >
MehrSAP Analytics in der Praxis Einfach und verständlich erklärt. UnitCon/ARITHNEA Kundentag, Benedikt Bonnmann
SAP Analytics in der Praxis Einfach und verständlich erklärt UnitCon/ARITHNEA Kundentag, 2.5.2017 Benedikt Bonnmann Referent Benedikt Bonnmann Business Unit Manager Analytics Mitglied der Geschäftsleitung
Mehr<Insert Picture Here> Business Intelligence Produkte für die E-Business Suite Gavin Dupre, Director BI Sales Consulting EMEA
Business Intelligence Produkte für die E-Business Suite Gavin Dupre, Director BI Sales Consulting EMEA Business Intelligence Priorität Nr. 1 the most important technology in 2007
MehrSkalierbare Webanwendungen
Skalierbare Webanwendungen Thomas Bachmann Lead Software Architect & CIO Mambu GmbH Twitter: @thobach Anwendungsbeispiel Hohe Nichtfunktionale Anforderungen Sicherheit Vertraulichkeit Integrität Verfügbarkeit
MehrDATA 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
MehrData und Big Data in der Cloud
Data und Big Data in der Cloud Dr. Nadine Schöne Detlef E. Schröder 29. September 2016, DOAG Big Data Days Copyright 2016, and/or its affiliates. All rights reserved. Safe Harbor Statement The following
MehrWelche BI-Architektur braucht Ihr Reporting?
Welche BI-Architektur braucht Ihr Reporting? Variante 1: Direkter Zugriff Keine redundanten Daten Schnelle Erkenntnisse Echte Daten für PoCs Echtzeit-Reporting ohne Zwischenstufen Belastung der operativen
MehrDie IBM Netezza Architektur für fortgeschrittene Analysen
Michael Sebald IT Architect Netezza Die IBM Netezza Architektur für fortgeschrittene Analysen 2011 IBM Corporation Was ist das Problem aller Data Warehouse Lösungen? I / O Transaktionaler und analytischer
MehrKoexistenz mit dem Oracle Fusion Accounting Hub
DOAG, Düsseldorf 16. Oktober 2012 Koexistenz mit dem Oracle Fusion Accounting Hub Werner Böckelen Werner.Boeckelen@oracle.com +49 172 8697 892 Agenda Ansatz Vorstellung Oracle Fusion
MehrManagement Information System SuperX status quo and perspectives
Management Information System SuperX status quo and perspectives 1 Agenda 1. Business Intelligence: Basics 2. SuperX: Data Warehouse for Universities 3. Joolap: OLAP for Universities 4. Cooperative reporting
MehrBIG DATA IM RETAIL-SEKTOR AM BEISPIEL KASSENBONDATEN BUSINESS ANALYTICS DAY
BIG DATA IM RETAIL-SEKTOR AM BEISPIEL KASSENBONDATEN BUSINESS ANALYTICS DAY 08.03.2017 REWE Systems GmbH Jonas Freiknecht inovex GmbH Bernhard Schäfer AGENDA 1 / Vorstellung REWE Systems GmbH und inovex
MehrSODA. Die Datenbank als Document Store. Rainer Willems. Master Principal Sales Consultant Oracle Deutschland B.V. & Co. KG
SODA Die Datenbank als Document Store Rainer Willems Master Principal Sales Consultant Oracle Deutschland B.V. & Co. KG vs No Anforderungskonflikte Agile Entwicklung Häufige Schema-Änderungen Relationales
MehrData 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
Mehreevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator
eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator Agenda Was ist Business Intelligence? Was ist OLAP? Unterschied zwischen OLAP und OLTP? Bestandteile
MehrEngineering the Factory of the Future Now.Next.Beyond. Heiko Schwindt VP Automation & Electrification Solutions, Bosch Rexroth
Engineering the Factory of the Future Now.Next.Beyond. Heiko Schwindt VP Automation & Electrification Solutions, Bosch Rexroth Connect on LinkedIn www.linkedin.com/in/heiko-schwindt-625039140/ 1 "The challenge
MehrPRODATIS CONSULTING AG. Folie 1
Folie 1 Führend im Gartner Magic Quadranten für verteilte, interagierende SOA Projekte Oracle ist weltweit auf Rang 1 auf dem Markt der Enterprise Service Bus Suiten (ESB) für SOA Software 2010 26,3 %
MehrPOWER BI DAS neue BI Tool von Microsoft!? Wolfgang Strasser twitter.com/wstrasser
POWER BI DAS neue BI Tool von Microsoft!? Wolfgang Strasser wolfgang.strasser@gmx.at twitter.com/wstrasser Danke. About me Wolfgang Strasser Consultant Software, Business Intelligence and DWH SQL Server,
MehrAKTUELLE LÖSUNGSARCHITEKTUR DER SAP IM BEREICH BUSINESS INTELLIGENCE UND ANALYTICS
AKTUELLE LÖSUNGSARCHITEKTUR DER SAP IM BEREICH BUSINESS INTELLIGENCE UND ANALYTICS X-CASE Trainer-/Expertentreffen 2018 S/4HANA, BW/4HANA und SAP-Entwicklung Aktuelle Neuerungen Vorstellung Jörg Bauditz
MehrExadata und In-Memory Datenbewirtschaftung und Analyse Extrem mit Exadata und InMemory (Erfahrungsbericht)
Exadata und In-Memory Datenbewirtschaftung und Analyse Extrem mit Exadata und InMemory (Erfahrungsbericht) Christian Haag, DATA MART Consulting Consulting Manager Oracle DWH Team Inhalt Thematik (Einordnung
MehrInhaltsverzeichnis. Vorwort 13
Vorwort 13 1 Leistungsvermögen und Arbeitsumgebung des SQL Server 17 1.1 Einsatzmöglichkeiten des SQL Server 17 1.1.1 Online Transactional Processing-Lösungen (OLTP) 23 1.1.2 Webbasierte Datenbanklösungen
MehrOracle 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
Mehrjasimasolutions Simulation based process optimization for the agri food sector jasimabeverageplanner jasima Solutions Spin Off from
jasima Solutions Spin Off from BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH Simulation based process optimization for the agri food sector jasimabeverageplanner Torsten Hildebrandt Torsten.Hildebrandt@.de
MehrGESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG 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
Mehr"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
MehrDatenbanken: Weitere Konzepte. Dr. Matthias Uflacker, Stefan Klauck 7. Mai 2018
Datenbanken: Weitere Konzepte Dr. Matthias Uflacker, Stefan Klauck 7. Mai 2018 Vorlesungsinhalte/-aufbau Phase 1 Einführung zu Unternehmensanwendungen (2 Vorlesungen) Grundlagen von spaltenorientierten
MehrOrganisatorisches. Unit1: Intro and Basics. Bewertung. About Me.. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt
Organisatorisches Datenorientierte Systemanalyse Unit1: Intro and Basics Gerhard Wohlgenannt Inhalt: Datenorientierte Systemanalyse Umfang: 5 units XX.10.2013 XX.11.2013 09:00-13:30 Uhr Room XXX Infos,
MehrWas 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
MehrWebbasierte Exploration von großen 3D-Stadtmodellen mit dem 3DCityDB Webclient
Webbasierte Exploration von großen 3D-Stadtmodellen mit dem 3DCityDB Webclient Zhihang Yao, Kanishk Chaturvedi, Thomas H. Kolbe Lehrstuhl für Geoinformatik www.gis.bgu.tum.de 11/14/2015 Webbasierte Exploration
MehrBig Data in der Praxis
Jonas Freiknecht Big Data in der Praxis Lösungen mit Hadoop, HBase und Hive Daten speichern, aufbereiten, visualisieren HANSER Vorwort XI 1 Einleitung 1 2 Big-Data 7 2.1 Historische Entstehung 8 2.2 Big-Data
MehrQUNIS 360 was war, was wird? BI, Big Data, Cloud, Predictive & Advanced Analytics, Streaming. Referent: Steffen Vierkorn
QUNIS 360 was war, was wird? BI, Big Data, Cloud, Predictive & Advanced Analytics, Streaming Referent: Steffen Vierkorn Agenda 10.00 10.30 Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS 10.30 11.00 11.00
MehrFast Analytics on Fast Data
Fast Analytics on Fast Data Kudu als Storage Layer für Banking Applikationen Problem Klassischer Kreditprozess Beantragung in der Filiale Aufwendiger Prozess Nachweis durch Dokumente Manuelle Bewilligung
MehrO-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
MehrAllgemeine IT-Priorities. und Trends in DACH. in Hendrik Oellers, Sales Director DACH. März, TechTarget 1
Allgemeine IT-Priorities und Trends in DACH in 2018 Hendrik Oellers, Sales Director DACH März, 2018 TechTarget 1 Diese Umfrage wurde in deutscher Sprache in Deutschland, Österreich & der Schweiz (DACH)
Mehrbitanalytics goes mobile? Peter Hernold und Wolfram Winkler, BITMARCK Essen, 29. Mai 2018
bitanalytics goes mobile? Peter Hernold und Wolfram Winkler, BITMARCK Essen, 29. Mai 2018 Ihre Meinung zu mobile BI? 2 bitanalytics goes mobile? BITMARCK Kundentag 2018 BI für die Massen Intensivierte
MehrAPP UND CLOUD EIN TOLLES PAAR 09. November 2015 VDMA. Michael Reiß, M&M Software GmbH
APP UND CLOUD EIN TOLLES PAAR 09. November 2015 VDMA Michael Reiß, M&M Software GmbH M&M SOFTWARE Prozess Fabrik Maschinen M&M Software ist seit über 25 Jahren der kompetente Dienstleister rund um das
MehrLizenzierung von ODI. Oracle Lizenzierung. Michael Paege, Director License Management Consulting. Lizenzierung ODI, DOAG Data Integration Day 2015
Lizenzierung von ODI Oracle Lizenzierung Michael Paege, Director License Management Consulting OPITZ CONSULTING GmbH 2015 Seite 1 Agenda 1. ODI Historie: vom OWB u.a. zum ODI 2. ODI-Lizenzierung aktuell
MehrCopyright 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
MehrPräsentation 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
MehrDatenbanken Grundlagen und Design
Frank Geisler Datenbanken Grundlagen und Design 3., aktualisierte und erweiterte Auflage mitp Vorwort 15 Teil I Grundlagen 19 i Einführung in das Thema Datenbanken 21 i.i Warum ist Datenbankdesign wichtig?
MehrMilliarden in Sekunden: Demo zu PureData for Analytics. Marc Bastien Senior Technical Professional Big Data, IBM
Milliarden in Sekunden: Demo zu PureData for Analytics Marc Bastien Senior Technical Professional Big Data, IBM IBM PureData System Für die Herausforderungen von Big Data Schnell und Einfach! System for
MehrWir bauen uns ein Data Warehouse mit MySQL
Wir bauen uns ein Data Warehouse mit MySQL Oli Sennhauser FromDual GmbH Uster / Schweiz Schlüsselworte MySQL, DWH, Data Warehouse, ETL, BI, Business Intelligence, OLAP Einleitung MySQL Datenbanken verbreiten
MehrNoSQL Datenbanken EIN ÜBERBLICK ÜBER NICHT-RELATIONALE DATENBANKEN UND DEREN POTENTIALE IM ALLGEMEINEN UND IN DER INDUSTRIE
NoSQL Datenbanken EIN ÜBERBLICK ÜBER NICHT-RELATIONALE DATENBANKEN UND DEREN POTENTIALE IM ALLGEMEINEN UND IN DER INDUSTRIE Was bedeutet NoSQL? Ein Sammelbegriff für alternative Datenbanklösungen, die
MehrMehrwert durch Microsoft Business Intelligence
Mehrwert durch Microsoft Business Intelligence Dr. Klaus von Rottkay Direktor Business Group Server Microsoft Deutschland GmbH Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH Warum Business
MehrAKWI-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
MehrMarketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch
Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Übersicht über die Systemlandschaft Übersicht über die Werkzeuge Workshop Systemlandschaft 1/8 Klassische
MehrLangzeitarchivierung von Prozessdaten und Auswertung mithilfe des Informationsservers und Processhistorian von PCS7/WinCC
Langzeitarchivierung von Prozessdaten und Auswertung mithilfe des Informationsservers und Processhistorian von PCS7/WinCC PCS 7 V8.0 WinCC V7.0 SP3 WinCC V7.2 Process Historian, Informationsserver Skalierbare
MehrZERO.ONE.DATA Die Bahn, ein agiler Tanker im Digitalisierungszeitalter. Gudio van Husen, Christopher Muth DB Systel GmbH Hanau
ZERO.ONE.DATA Die Bahn, ein agiler Tanker im Digitalisierungszeitalter Gudio van Husen, Christopher Muth DB Systel GmbH Hanau 28.02.2018 Foto: DB Systel DB Systel GmbH Die Digitalisierung der Bahn erfolgreich
MehrOffice 365 Dynamics 365 Azure Cortana Intelligence. Enterprise Mobility + Security Operations Mgmt. + Security
Office 365 Dynamics 365 Azure Cortana Intelligence Enterprise Mobility + Security Operations Mgmt. + Security API Application Availability Bottomless Storage Identity Management Full hybrid
MehrEmbedded Analytics bei tesa Operatives BI mit SAP Analysis for Office und SAP Fiori auf Basis von SAP ERP HANA
Embedded Analytics bei tesa Operatives BI mit SAP Analysis for Office und SAP Fiori auf Basis von SAP ERP HANA Sebastian Gneckow tesa SE, Norderstedt Steen Jensen PCS Beratungscontor AG, Hamburg INHALTSVERZEICHNIS
MehrNeues zur Oracle Lizenzierung (Michael Paege, OPITZ CONSULTING Hamburg, DOAG Competence Center Lizenzen)
Neues zur Oracle Lizenzierung (Michael Paege, OPITZ CONSULTING Hamburg, DOAG Competence Center Lizenzen) Neues zur Oracle Lizenzierung, DOAG Nordlichtertreffen, 16. Juni 2009 Seite 1 Geänderte Faktoren
MehrProzess Monitoring und Prozesskennzahlen
Prozess Monitoring und Prozesskennzahlen Business Process Management Herbstsemester 2016 Prof. Dr. Jana Koehler Agenda Business Activity und Business Process Monitoring Business Intelligence Übung mit
MehrBig Data. Professional IT Master. Prof. Dr. Ingo Claßen. Überblick. Verarbeitungsmodell. Verarbeitungsablauf. Verteilte Daten. Ressourcenmanagement
Big Data Professional IT Master Prof. Dr. Ingo Claßen Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin Überblick Verarbeitungsmodell Verarbeitungsablauf Verteilte Daten Ressourcenmanagement Koordination Überblick
MehrSpezialitäten der Oracle Lizenzierung
Spezialitäten der Oracle Lizenzierung Michael Paege Competence Center Lizenzen Michael.Paege@doag.org Agenda Neue Business Intelligence Produkte Hochverfügbarkeitslösungen Backup, Standby, Failsafe, RAC
MehrBIW - 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
MehrLOG 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
MehrÜbersicht Streams nach Liste Produkte/Themen
Stream Datenbank: DB Oracle 9i bis 12c In-Memory Datenbanken Enterprise Manager Appliances EXADATA RAC DataGuard Upgrades, Konsolidierungen Implementationen Administration / Monitoring Performance Tuning
MehrVerwaltung von OBI Metadaten: XML-Integration die Lösung aller Probleme? DOAG Konferenz und Ausstellung 2013
Verwaltung von OBI Metadaten: XML-Integration die Lösung aller Probleme? DOAG Konferenz und Ausstellung 2013 Michael Weiler, PROMATIS software GmbH Nürnberg, 1 Gliederung OBIEE Metadatenverwaltung Einführung
MehrBIW - 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
MehrTeil II: Architektur eines Data-Warehouse-Systems... 57
O:/Wiley/Reihe_Dummies/9783527714476_Gerken/3d/ftoc.3d from 08.08.2018 14:02:02 Auf einen Blick Einleitung... 19 Teil I: Was ist ein Data Warehouse?... 25 Kapitel 1: Ein Beispiel zur Einführung..... 27
MehrCorporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence
Martin Kobrin Corporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence Grundlagen, Implementierungskonzept und Einsatzbeispiele Diplomica Verlag Martin Kobrin Corporate Performance
MehrFRAUNHOFER ISST INDIVIDUALISIERTE THERAPIE DURCH INTELLIGENTE BEGLEITER
FRAUNHOFER ISST INDIVIDUALISIERTE THERAPIE DURCH INTELLIGENTE BEGLEITER Anja Burmann Yevgen Pikus Hanau, 01. März 2018 FRAUNHOFER-INSTITUT FÜR SOFTWARE- UND SYSTEMTECHNIK ISST Über 25 000 Mitarbeiterinnen
MehrData Federation. in analytischen Applikationen. Peter Welker (Trivadis
Data Federation in analytischen Applikationen Peter Welker (Trivadis GmbH) @WelkerPeter BASEL BERN BRUGG DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. GENF HAMBURG KOPENHAGEN LAUSANNE MÜNCHEN STUTTGART WIEN
MehrCloud 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
MehrDr. Jens Hündling Senior Sales Consultant. DOAG Apps 2011 Berlin, 05. Mai 2011
Business Management: Grundlagen, Business Process Life Cycle, Überblick Oracle BPM Suite 11g Dr. Jens Hündling Senior Sales Consultant DOAG Apps 2011 Berlin, 05. Mai 2011
MehrImplementing 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
MehrDesigning Business Intelligence Solutions with Microsoft SQL Server MOC 20467
Designing Business Intelligence Solutions with Microsoft SQL Server MOC 20467 In diesem 5-tägigen Microsoft-Kurs lernen Sie die Implementierung einer Self-Service Business Intelligence (BI) und Big Data
MehrSAP BO Web Intelligence auf SQL Server [A4] Üetliberg,
SAP BO Web Intelligence auf SQL Server [A4] Üetliberg, 12.09.2017 www.boak.ch AGENDA Einführung Auswahl des Reporting Werkzeugs Universum & WebI Dokumente erstellen Live Demo Nebenprodukte Vertiefende
MehrVorwort zur 5. Auflage... 15 Über den Autor... 16
Vorwort zur 5. Auflage...................................... 15 Über den Autor............................................ 16 Teil I Grundlagen.............................................. 17 1 Einführung
MehrSteffen Bischoff Senior Sales Engineer
CLOUD FÜR DUMMIES Steffen Bischoff Senior Sales Engineer sbischoff@talend.com 4 WAS CLOUD-LÖSUNGEN BIETEN Keine Anfangsinvestition Geringe Betriebskosten Zahlung nach Gebrauch Überall zugänglich Einfache
MehrOracle Scorecard & Strategy Management (OSSM) Björn Ständer, Director Business Development BI Oracle Deutschland B.V. & Co. KG
Oracle Scorecard & Strategy Management (OSSM) Björn Ständer, Director Business Development BI Oracle Deutschland B.V. & Co. KG The following is intended to outline our general product direction. It is
MehrKEY-NOTE 4PROCESS-HAUSMESSE 2017 W E I T B L I C K. L E I D E N S C H A F T. W E N D I G K E I T. V O R S P R U N G.
KEY-NOTE 4PROCESS-HAUSMESSE 2017 W E I T B L I C K. L E I D E N S C H A F T. W E N D I G K E I T. V O R S P R U N G. Seite 1 Der Weg zur Digitalen Transformation mit der SAP ERP Business Suite der nächsten
MehrSAP BW auf HANA Frank Riesner, Solution Architect, SAP (Schweiz) AG
SAP BW auf HANA 2015+ Frank Riesner, Solution Architect, SAP (Schweiz) AG SAP BW auf HANA Architektur SAP BW auf klassischer Datenbank SAP BW 7.4 auf HANA Virtuelle Schichten Persistente Schichten 2015
MehrExalytics - Deep dive with OBIEE, Timesten and Essbase
Exalytics - Deep dive with OBIEE, Timesten and Essbase Renate Wendlik Senior DWH Consultant Matthias Fuchs DWH Architekt ISE Information Systems Engineering GmbH Agenda Einleitung Exalytics Konfiguration
Mehr